芯原股份宣布推出其基于人工智能的自动图像信号处理器（ISP）调优系统AcuityPercept，旨在智能优化图像处理参数，以提升目标识别能力。AcuityPercept通过自动化调优流程动态优化ISP参数，以提升AI感知系统的准确性和效率，广泛适用于自动驾驶、机器人视觉、人工智能物联网（AIoT）等不同行业领域的 AI 视觉应用。
芯原AcuityPercept采用全局指引和局部精修算法，利用元数据和AI任务模型的损失反馈，自动优化ISP图像处理参数。通过持续优化调整ISP设置，该技术有效提升了目标检测精度，并为神经网络处理提供最优ISP处理图像。AcuityPercept与芯原ISP IP相结合，可提供一体化优化方案，实现了全自动闭环调优。
“AcuityPercept是连接ISP与目标AI感知引擎的关键系统，能够实现卓越的目标识别效果。随着AI感知技术在自动驾驶、智能监控和机器人等领域变得越来越重要，芯原AI自动ISP调优系统为构建更精准、高效和可扩展的AI视觉解决方案奠定了重要基础。”
芯原首席战略官、执行副总裁、IP 事业部总经理戴伟进表示，“AcuityPercept在我们ISP IP 汽车客户采集的道路数据上表现优异。它是视觉感知引擎能够清晰、可靠地识别目标的重要技术。”
图像信号处理器（ISP）在图像的处理流程中起着关键作用。其涉及众多专业处理环节，例如 DPC（缺陷像素校正）用于检测并校正传感器上的坏点像素，让输出图像质量得以提升；ESC（边缘平滑校正）主要减少图像里的锯齿现象，使得边缘更加平滑；BCC（黑电平校正）负责调整图像黑电平，保证图像黑色部分呈现真实黑色 。而在AI视觉应用里，ISP参数的精准调优对最终的目标识别效果影响重大。传统方式依赖人工经验手动调优，不仅过程繁琐，且难以契合复杂多变的场景。
