在智能移动终端实时重建高清视频，「帝视科技」获日本SBI集团中国子基金领投数千万元A轮融资

36氪获悉，「帝视科技」于近期获数千万元A轮融资，本轮由日本SBI集团（原软银投资）中国子基金领投，盈方得投资、凯泰资本跟投。本轮融资将主要用于产品研发与市场推广。

移动互联网发展下，图像和视频已经成为主要媒介。对于消费者，画质和播放流畅度会直接影响使用体验。然而，对于图片和视频平台，更高的清晰度和分辨率则会造成巨大的带宽和存储压力。在直播、短视频平台火热当下，每天都有数亿级图像视频在互联网上传输，平台承担的成本可见一斑。那么，在有限的带宽下，如何保证图片视频画质呢？

帝视科技基于深度学习算法开发了AI视觉增强技术方案，在不增加传输带宽的前提下，能支持多编码格式视频从低清到高清的实时转换。

这套AI视觉增强技术方案应用流程如下图所示：视频由PC、移动端上传，经由转码等操作后，先进行“压缩”，降低图片和视频体积，减少带宽和储存成本。最后，在终端设备上进行视频重建，从而匹配不同分辨率的终端显示，达到最佳观看效果。

视频压缩上，帝视科技基于视频超分辨率IVVideoSR技术开发了视频传输解决方案，能够降低超过50%的视频CDN传输带宽和云端存储空间。

画质提升上，帝视科技的AI视觉增强方案融合了超分辨率（即将低分辨率视频重建为高分辨率视频）、增强、去噪、虚浮等多种视频处理算法，运用海量视频进行深度训练，能够去除毛刺、伪影、噪音、马赛克等问题，从而对低清视频进行画质重建，即便是90年代的老片子也能变得高清。

拍摄时间久远的老片子经过视频重建成为高清视频

据悉，该方案可以在终端做到2-3倍的分辨率重建，举例来说就是输入360P的源视频可在终端输出1080P的高清视频，输入720P/1080P的视频则能重建为4K质量视频。除去修复画质受损片源，该技术也可用于修复低分辨率摄像头采集到的画面，从而更清晰呈现车辆、物品、人脸等关键信息，提升侦查识别准确率。

图像压缩和画质重建显示效果对比

流畅度上，帝视科技CEO高钦泉告诉36氪：当前，大多数开源的深度学习算法功耗较高且无法在跨平台移动端实现实时视频高清重建。帝视科技基于深度学习开发了模型压缩算法，能够实现低功耗、快速视频处理。同时，团队也对算法底层架构进行了加速，可以接受不同移动终端的计算资源，做到实时视频重建。当前，该方案可支持市面上绝大多数视频格式和终端设备。

36氪获悉，帝视科技的AI视频画质增强、图像超分辨率等技术已获得30多项发明专利等知识产权，相关研究成果发表在国际最顶级的计算机视觉会议ICCV上。

商业方面，公司当下主要以提供软件授权和技术服务盈利，根据平台规模大小收取年费，技术服务按视频分钟收费，当前客户包括地方广电台和互联网短视频平台，近一年已有百万元级收入。

据高钦泉介绍，对于广电客户，帝视科技主要提供两种产品形式：高清转码云服务和视频高清转制硬件设备，用以将标清片源转成高清，以及将高清片源转成4K质量的视频文件。这些产品主要用于老旧影片画质增强以及4K媒资库建设上。当前，该产品已在福建省内广电客户投入使用。

据权威机构预测，2018-2022年，中国超高清视频发展将带来2.5万亿元产业规模增量，仅去年中国4K电视机产量就达3300万台，然而真4K内容全球只有几千小时，远远无法满足需求量。帝视科技运用AI视频增强技术实现4K视频内容智能化批量生产，可以一定程度上从内容端弥补4K片源不足的缺口。然而从硬件端，帝视科技又如何布局呢？

高钦泉提到：帝视科技也在视觉芯片方面发力。随着当前视频技术从高清向4K演进，4K电视也逐渐增多，配套的AI视觉芯片市场也将出现。公司正在和国际知名芯片厂商合作，推进AI视觉增强芯片的联合开发。

帝视科技于2016年11月成立，核心团队由海外知名高校计算机专业博士后、博士组成。

CEO高钦泉为英国帝国理工大学计算机专业博士，曾为伦敦大学学院计算机系助理研究员，发表过30篇学术期刊会议论文，主持过科技部国家重点研发计划、政府间国际科技创新合作重点专项等重大项目。

CTO童同为英国帝国理工大学计算机专业博士和博士后研究员，为国际知名医学图像处理专家、人工智能图像处理专家，拥有10年以上图像处理研究经验，曾发表ICCV、MICCAI、MEDIA、NeuroImage、TBME等国际顶级期刊论文40余篇。

由于有限的网络存储空间和带宽资源，在互联网信息传输方面，高效的图像视频压缩和画质增强技术尤为重要。36氪之前报道过的图鸭科技也属于这一领域，该公司于今年获祥峰投资领投的数千万元Pre-A轮融资，魔量资本 、天使湾创投跟投。

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我是郑铟，36氪超人学院创始学员，关注AI、AR/VR、物联网、边缘计算、社交 ，项目交流请加微信zhengbaobao097825，注明公司、职位、姓名。

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