CN106603933A - 一种曝光方法和装置 - Google Patents

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CN106603933A CN201611168578.3A CN201611168578A CN106603933A CN 106603933 A CN106603933 A CN 106603933A CN 201611168578 A CN201611168578 A CN 201611168578A CN 106603933 A CN106603933 A CN 106603933A
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Abstract

本发明提供一种曝光方法和装置。方法包括：获取全局图片；计算全局图片的全局平均灰度值；判断全局平均灰度值是否满足预设的全局目标灰度条件；当全局平均灰度值不满足预设的全局目标灰度条件时，调节摄像头的曝光大小；当全局平均灰度值满足预设的全局目标灰度条件时，检测全局图片中的物体，并获取包括所述物体的局部图片；计算局部图片的局部平均灰度值；判断局部平均灰度值是否满足预设的局部目标灰度条件；当局部平均灰度值不满足预设的局部目标灰度条件时，调节摄像头的曝光大小。本发明将全局图片的自适应曝光和局部物体的自适应曝光融合使用，相辅相成，最大程度地满足了应用于目标物体的人脸所需的成像光照条件。

Description

一种曝光方法和装置
技术领域
本发明涉及曝光技术领域，尤其涉及一种融合图片全局及局部物体的自适应摄像头曝光方法和装置。
背景技术
随着深度学习技术和海量数据在机器视觉中的普及，越来越多基于摄像头的机器视觉产品走向成熟。然而，鲁棒性一直是视觉领域的一大诟病。基于视觉检测和识别产品的稳定性除了受深度神经网络及海量训练数据的影响外，硬件本身也对识别效果产生很大影响。复杂光照条件下，如低照度及逆光情况下，摄像头捕捉到的图片的质量严重制约了计算机视觉算法的准确度。
摄像头曝光大小主要由光圈开合大小、曝光时间(shutter)、及增益(gain)值共同决定，在实际应用过程中则是主要通过调节曝光时间和增益值。传统摄像头曝光方法包括如下两种实现方法，一种是固定曝光时间及增益值，另一种是基于全局照度值的自动曝光技术。
然而，固定曝光时间及增益值的方法实现比较简单，对环境光线变化的适应性比较差。而基于全局照度值的自动曝光方法虽然对光线有一定适应性，但因为自动曝光缺少对于目标物体的考量，所以在低照度环境或逆光下，图片中的物体常常出现过曝或欠曝的情况。
发明内容
有鉴于此，本发明提供一种曝光方法和装置，以解决现有摄像头曝光方法对环境光线变化的适应性比较差、在低照度环境或逆光下，图片中的物体常常出现过曝或欠曝的情况的问题。技术方案如下：
基于本发明的一方面，本发明提供一种曝光方法，应用于摄像头，包括：
获取全局图片；
计算所述全局图片的全局平均灰度值；
判断所述全局平均灰度值是否满足预设的全局目标灰度条件；
当所述全局平均灰度值不满足预设的全局目标灰度条件时，调节所述摄像头的曝光大小；
当所述全局平均灰度值满足预设的全局目标灰度条件时，检测所述全局图片中的物体，并获取包括所述物体的局部图片；
计算所述局部图片的局部平均灰度值；
判断所述局部平均灰度值是否满足预设的局部目标灰度条件；
当所述局部平均灰度值不满足预设的局部目标灰度条件时，调节所述摄像头的曝光大小。
优选地，所述预设的全局目标灰度条件包括预设的全局目标灰度值，所述当所述全局平均灰度值不满足预设的全局目标灰度条件时，调节所述摄像头的曝光大小包括：
当所述全局平均灰度值小于所述预设的全局目标灰度值时，采用预设调节方法，调高所述摄像头的曝光时间和增益值；
当所述全局平均灰度值大于所述预设的全局目标灰度值时，采用预设调节方法，调低所述摄像头的曝光时间和增益值。
优选地，所述预设的局部目标灰度条件包括预设的局部目标灰度值，所述当所述局部平均灰度值不满足预设的局部目标灰度条件时，调节所述摄像头的曝光大小包括：
当所述局部平均灰度值小于所述预设的局部目标灰度值时，采用预设调节方法，调高所述摄像头的曝光时间和增益值；
当所述局部平均灰度值大于所述预设的局部目标灰度值时，采用预设调节方法，调低所述摄像头的曝光时间和增益值。
优选地，所述预设调节方法包括：曝光时间优先调节方法；
所述曝光时间优先调节方法包括：在预设的曝光时间调节范围内和增益调节范围内，先行调节所述曝光时间；
如果在所述曝光时间调节范围内无法满足预设要求，再调节所述增益值；其中，所述预设要求包括所述全局平均灰度值满足预设的全局目标灰度条件、或所述局部平均灰度值满足预设的局部目标灰度条件。
优选地，所述检测所述全局图片中的物体，并获取包括所述物体的局部图片包括：
采用基于深度学习的人脸检测算法，检测所述全局图片中的人脸局部图片，并获取所述人脸局部图片。
基于本发明的另一方面，本发明提供一种曝光装置，应用于摄像头，包括：
全局图片获取单元，用于获取全局图片；
第一计算单元，用于计算所述全局图片的全局平均灰度值；
第一判断单元，用于判断所述全局平均灰度值是否满足预设的全局目标灰度条件；
第一曝光调节单元，用于当所述第一判断单元判断所述全局平均灰度值不满足预设的全局目标灰度条件时，调节所述摄像头的曝光大小；
检测单元，用于当所述第一判断单元判断所述全局平均灰度值满足预设的全局目标灰度条件时，检测所述全局图片中的物体；
局部图片获取单元，用于获取包括所述物体的局部图片；
第二计算单元，用于计算所述局部图片的局部平均灰度值；
第二判断单元，用于判断所述局部平均灰度值是否满足预设的局部目标灰度条件；
第二曝光调节单元，用于当所述第二判断单元判断所述局部平均灰度值不满足预设的局部目标灰度条件时，调节所述摄像头的曝光大小。
优选地，所述预设的全局目标灰度条件包括预设的全局目标灰度值；
当所述第一判断单元判断所述全局平均灰度值小于所述预设的全局目标灰度条件时，所述第一曝光调节单元采用预设调节方法，调高所述摄像头的曝光时间和增益值；
当所述第一判断单元判断所述全局平均灰度值大于所述预设的全局目标灰度条件时，所述第一曝光调节单元采用预设调节方法，调低所述摄像头的曝光时间和增益值。
优选地，所述预设的局部目标灰度条件包括预设的局部目标灰度值；
当所述第二判断单元判断所述局部平均灰度值小于所述预设的局部目标灰度条件时，所述第二曝光调节单元采用预设调节方法，调高所述摄像头的曝光时间和增益值；
当所述第二判断单元判断所述局部平均灰度值大于所述预设的局部目标灰度条件时，所述第二曝光调节单元采用预设调节方法，调低所述摄像头的曝光时间和增益值。
优选地，所述预设调节方法包括：曝光时间优先调节方法；
所述第一曝光调节单元和所述第二曝光调节单元具体用于，在预设的曝光时间调节范围内和增益调节范围内，先行调节所述曝光时间；
如果在所述曝光时间调节范围内无法满足预设要求，再调节所述增益值；其中，所述预设要求包括所述全局平均灰度值满足预设的全局目标灰度条件、或所述局部平均灰度值满足预设的局部目标灰度条件。
优选地，所述检测单元具体用于，采用基于深度学习的人脸检测算法，检测所述全局图片中的人脸局部图片；
所述局部图片获取单元具体用于，获取所述人脸局部图片。
本发明提供的曝光方法中，首先获取全局图片，计算所述全局图片的全局平均灰度值。当全局平均灰度值不满足预设的全局目标灰度条件时，调节摄像头的曝光大小，当全局平均灰度值满足预设的全局目标灰度条件时，一步检测所述全局图片中的物体，并获取包括所述物体的局部图片。进而计算所述局部图片的局部平均灰度值。并在当所述局部平均灰度值不满足预设的局部目标灰度条件时，再进一步调节所述摄像头的曝光大小。
本发明提供的曝光方法中，一方面，基于全局图片的自适应曝光能够保证图片整体照度调节到适度水平，从而给全局图片中的局部物体的检测提供了相对合理的照度。因此，即便在低照度或者逆光这种极端条件下，本发明也保证了局部物体的检测率。另一方面，基于全局图片中局部物体的自适应曝光，使得局部物体的曝光条件达到相对理想的效果，进一步提高了局部物体的检测率、识别率，保证了识别结果的正确性。本发明将全局图片的自适应曝光和局部物体的自适应曝光融合使用，相辅相成，最大程度地满足了应用于目标物体的人脸所需的成像光照条件。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明提供的一种曝光方法的流程图；
图2为本发明提供的一种曝光装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在机器人的人脸识别技术领域，机器人获取到的人脸成像图片的质量对其人脸识别非常重要。而采用目前传统摄像头的曝光方法，在低照度或逆光条件下，欠曝光或过曝光都会很容易造成机器人无法检测、识别出有效人脸。
基于此，本发明提供一种曝光方法，应用于摄像头，如图1所示，具体包括：
步骤101，获取全局图片。
其中全局图片指的是摄像头直接获取到的图片。
步骤102，计算所述全局图片的全局平均灰度值。
本发明计算全局图片的全局平均灰度值可以采用现有方法，在此发明人不在赘述。
步骤103，判断所述全局平均灰度值是否满足预设的全局目标灰度条件。如果满足，执行步骤105，如果不满足，执行步骤104。
步骤104，调节所述摄像头的曝光大小。
在本发明实施例中，预设的全局目标灰度条件可以为预设的某一具体的全局目标灰度值，也可以是一全局目标灰度值范围。当预设的全局目标灰度条件为某一具体的全局目标灰度值时，判断所述全局平均灰度值是否满足预设的全局目标灰度条件具体为，判断所述全局平均灰度值是否等于预设的全局目标灰度值；当预设的全局目标灰度条件为一全局目标灰度值范围时，判断所述全局平均灰度值是否满足预设的全局目标灰度条件具体为，判断所述全局平均灰度值是否位于所述全局目标灰度值范围中。
为了便于阐述，本发明实施例以预设的全局目标灰度条件为预设的某一具体的全局目标灰度值为例进行说明。
假设当前全局图片的全局平均灰度值为a，全局目标灰度值为A，那么：
当判断所述全局平均灰度值a小于所述预设的全局目标灰度值A时，采用预设调节方法，调高所述摄像头的曝光时间和增益值；
当判断所述全局平均灰度值a大于所述预设的全局目标灰度值A时，采用预设调节方法，调低所述摄像头的曝光时间和增益值。
具体在本发明中，当本发明在执行完步骤104调节所述摄像头的曝光大小，即调高或调低所述摄像头的曝光时间和增益值后，返回步骤103，重新判断当前全局图片的全局平均灰度值是否满足预设的全局目标灰度值。如果仍不满足，则继续采用上述当所述全局平均灰度值小于所述预设的全局目标灰度值时，采用预设调节方法调高所述摄像头的曝光时间和增益值；当所述全局平均灰度值大于所述预设的全局目标灰度值时，采用预设调节方法调低所述摄像头的曝光时间和增益值的方法来调节摄像头的曝光大小，并在完成调节后，再次重新判断当前全局图片的全局平均灰度值是否满足预设的全局目标灰度条件，如此反复，直至所述全局平均灰度值等于所述预设的全局目标灰度值。
步骤105，检测所述全局图片中的物体，并获取包括所述物体的局部图片。
具体的，本发明可以采用基于深度学习的人脸检测算法，检测所述全局图片中的人脸局部图片，并获取所述人脸局部图片。
步骤106，计算所述局部图片的局部平均灰度值。
步骤107，判断所述局部平均灰度值是否满足预设的局部目标灰度条件。如果满足，执行步骤109，如果不满足，执行步骤108。
步骤108，调节所述摄像头的曝光大小。
在本发明实施例中，预设的局部目标灰度条件可以为预设的某一具体的局部目标灰度值，也可以是一局部目标灰度值范围。当预设的局部目标灰度条件为某一具体的局部目标灰度值时，判断所述局部平均灰度值是否满足预设的局部目标灰度条件具体为，判断所述局部平均灰度值是否等于预设的局部目标灰度值；当预设的局部目标灰度条件为一局部目标灰度值范围时，判断所述局部平均灰度值是否满足预设的局部目标灰度条件具体为，判断所述局部平均灰度值是否位于所述局部目标灰度值范围中。
为了便于阐述，本发明实施例以预设的局部目标灰度条件为预设的某一具体的局部目标灰度值为例进行说明。
假设当前局部图片的局部平均灰度值为b，局部目标灰度值为B，那么：
当判断所述局部平均灰度值b小于所述预设的局部目标灰度值B时，采用预设调节方法，调高所述摄像头的曝光时间和增益值；
当判断所述局部平均灰度值b大于所述预设的局部目标灰度值B时，采用预设调节方法，调低所述摄像头的曝光时间和增益值。
具体在本发明中，当本发明在执行完步骤104调节所述摄像头的曝光大小，即调高或调低所述摄像头的曝光时间和增益值后，返回步骤103，重新判断当前局部图片的局部平均灰度值是否满足预设的局部目标灰度值。如果仍不满足，则继续采用上述当所述局部平均灰度值小于所述预设的局部目标灰度值时，采用预设调节方法调高所述摄像头的曝光时间和增益值；当所述局部平均灰度值大于所述预设的局部目标灰度值时，采用预设调节方法调低所述摄像头的曝光时间和增益值的方法来调节摄像头的曝光大小，并在完成调节后，再次重新判断当前局部图片的局部平均灰度值是否满足预设的局部目标灰度条件，如此反复，直至所述局部平均灰度值等于所述预设的局部目标灰度值。
步骤109，执行后续操作。
特别的，在本发明上述实施例中，预设调节方法可以为曝光时间优先调节方法。其中，曝光时间优先调节方法包括：在预设的曝光时间调节范围内和增益调节范围内，先行调节所述曝光时间；如果在所述曝光时间调节范围内无法满足预设要求，再调节所述增益值；其中，所述预设要求包括所述全局平均灰度值满足预设的全局目标灰度条件、或所述局部平均灰度值满足预设的局部目标灰度条件。
具体例如，当判断全局平均灰度值a小于预设的全局目标灰度值A时，先调高所述摄像头的曝光时间。如果在调高所述摄像头的曝光时间后，全局平均灰度值a等于预设的全局目标灰度值A，则直接执行步骤105，而如果在调高所述摄像头的曝光时间后，全局平均灰度值a仍小于预设的全局目标灰度值A，则继续调高所述摄像头的曝光时间。如果在预设的曝光时间调节范围内调高所述摄像头的曝光时间后，全局平均灰度值a还小于预设的全局目标灰度值A，即在所述曝光时间调节范围内无法满足全局平均灰度值等于预设的全局目标灰度值，此时在调高摄像头的增益值。
本发明基于实时计算的当前灰度值Is(实测曝光值Os)，自动调节曝光时间T和增益值G，使摄像头达到预设的目标灰度值Io(目标曝光值Os)。具体的，在预设的可调曝光时间和增益调节范围内，先行调节曝光时间以达到目标曝光值；如果在有效可调曝光时间内，尚无法达到目标曝光值，再调节增益控制。需要说明的是，对于本发明上述提出的应用于全局图片和局部图片，实现对全局图片曝光调节和局部图片曝光调节的预设调节方法基于以下三个客观前提条件：
(1)平均灰度值Io与曝光值O成线性正比关系：I∝O；
(2)曝光值O与曝光时间To成线性正比关系：O∝T；
(3)摄像头的增益变化量ΔG增加或降低6dB，曝光值变化百分比ΔO加倍或减半：或ΔG∝6log2(ΔO)。
由此在本发明中：
(1)曝光时间Ts的变化比与平均灰度值Is的变化比成线性正比：其中Ts、To分别为实时曝光时间和目标曝光时间，Is、Io分别为当前实测平均灰度值和目标灰度值；
(2)增益Gs的变化量与平均灰度值Is的变化成以下正比关系：其中Gs，Go分别为实时增益值和目标增益值；
因此，本发明基于推论(1)、(2)、实测的平均灰度值、目标灰度值，实时曝光时间及实时增益值，利用本发明前文所述的曝光时间优先调节方法，便可实现自适应曝光调节。
因此应用本发明提供的上述技术方案，首先获取全局图片，计算所述全局图片的全局平均灰度值。当全局平均灰度值不满足预设的全局目标灰度条件时，调节摄像头的曝光大小，当全局平均灰度值满足预设的全局目标灰度条件时，一步检测所述全局图片中的物体，并获取包括所述物体的局部图片。进而计算所述局部图片的局部平均灰度值。并在当所述局部平均灰度值不满足预设的局部目标灰度条件时，再进一步调节所述摄像头的曝光大小。
本发明提供的曝光方法中，一方面，基于全局图片的自适应曝光能够保证图片整体照度调节到适度水平，从而给全局图片中的局部物体的检测提供了相对合理的照度。因此，即便在低照度或者逆光这种极端条件下，本发明也保证了局部物体的检测率。另一方面，基于全局图片中局部物体的自适应曝光，使得局部物体的曝光条件达到相对理想的效果，进一步提高了局部物体的检测率、识别率，保证了识别结果的正确性。本发明将全局图片的自适应曝光和局部物体的自适应曝光融合使用，相辅相成，最大程度地满足了应用于目标物体的人脸所需的成像光照条件。
基于前文本发明提供的一种曝光方法，本发明还提供一种曝光装置，应用于摄像头，如图2所示，包括：
全局图片获取单元100，用于获取全局图片；
第一计算单元200，用于计算所述全局图片的全局平均灰度值；
第一判断单元300，用于判断所述全局平均灰度值是否满足预设的全局目标灰度条件；
第一曝光调节单元400，用于当所述第一判断单元300判断所述全局平均灰度值不满足预设的全局目标灰度条件时，调节所述摄像头的曝光大小；
检测单元500，用于当所述第一判断单元300判断所述全局平均灰度值满足预设的全局目标灰度条件时，检测所述全局图片中的物体；
局部图片获取单元600，用于获取包括所述物体的局部图片；
第二计算单元700，用于计算所述局部图片的局部平均灰度值；
第二判断单元800，用于判断所述局部平均灰度值是否满足预设的局部目标灰度条件；
第二曝光调节单元900，用于当所述第二判断单元800判断所述局部平均灰度值不满足预设的局部目标灰度条件时，调节所述摄像头的曝光大小。
其中，所述预设的全局目标灰度条件包括预设的全局目标灰度值；
当所述第一判断单元300判断所述全局平均灰度值小于所述预设的全局目标灰度条件时，所述第一曝光调节单元400采用预设调节方法，调高所述摄像头的曝光时间和增益值；
当所述第一判断单元300判断所述全局平均灰度值大于所述预设的全局目标灰度条件时，所述第一曝光调节单元400采用预设调节方法，调低所述摄像头的曝光时间和增益值。
所述预设的局部目标灰度条件包括预设的局部目标灰度值；
当所述第二判断单元800判断所述局部平均灰度值小于所述预设的局部目标灰度条件时，所述第二曝光调节单元900采用预设调节方法，调高所述摄像头的曝光时间和增益值；
当所述第二判断单元800判断所述局部平均灰度值大于所述预设的局部目标灰度条件时，所述第二曝光调节单元900采用预设调节方法，调低所述摄像头的曝光时间和增益值。
其中，所述预设调节方法包括：曝光时间优先调节方法；
所述第一曝光调节单元400和所述第二曝光调节单元900具体用于，在预设的曝光时间调节范围内和增益调节范围内，先行调节所述曝光时间；
如果在所述曝光时间调节范围内无法满足预设要求，再调节所述增益值；其中，所述预设要求包括所述全局平均灰度值满足预设的全局目标灰度条件、或所述局部平均灰度值满足预设的局部目标灰度条件。
优选的，本发明中所述检测单元500具体用于，采用基于深度学习的人脸检测算法，检测所述全局图片中的人脸局部图片；
所述局部图片获取单元600具体用于，获取所述人脸局部图片。
需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。对于装置类实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上对本发明所提供的一种曝光方法和装置进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种曝光方法，应用于摄像头，其特征在于，包括：
获取全局图片；
计算所述全局图片的全局平均灰度值；
判断所述全局平均灰度值是否满足预设的全局目标灰度条件；
当所述全局平均灰度值不满足预设的全局目标灰度条件时，调节所述摄像头的曝光大小；
当所述全局平均灰度值满足预设的全局目标灰度条件时，检测所述全局图片中的物体，并获取包括所述物体的局部图片；
计算所述局部图片的局部平均灰度值；
判断所述局部平均灰度值是否满足预设的局部目标灰度条件；
当所述局部平均灰度值不满足预设的局部目标灰度条件时，调节所述摄像头的曝光大小。
2.根据权利要求1所述的曝光方法，其特征在于，所述预设的全局目标灰度条件包括预设的全局目标灰度值，所述当所述全局平均灰度值不满足预设的全局目标灰度条件时，调节所述摄像头的曝光大小包括：
当所述全局平均灰度值小于所述预设的全局目标灰度值时，采用预设调节方法，调高所述摄像头的曝光时间和增益值；
当所述全局平均灰度值大于所述预设的全局目标灰度值时，采用预设调节方法，调低所述摄像头的曝光时间和增益值。
3.根据权利要求1所述的曝光方法，其特征在于，所述预设的局部目标灰度条件包括预设的局部目标灰度值，所述当所述局部平均灰度值不满足预设的局部目标灰度条件时，调节所述摄像头的曝光大小包括：
当所述局部平均灰度值小于所述预设的局部目标灰度值时，采用预设调节方法，调高所述摄像头的曝光时间和增益值；
当所述局部平均灰度值大于所述预设的局部目标灰度值时，采用预设调节方法，调低所述摄像头的曝光时间和增益值。
4.根据权利要求2或3所述的曝光方法，其特征在于，所述预设调节方法包括：曝光时间优先调节方法；
所述曝光时间优先调节方法包括：在预设的曝光时间调节范围内和增益调节范围内，先行调节所述曝光时间；
如果在所述曝光时间调节范围内无法满足预设要求，再调节所述增益值；其中，所述预设要求包括所述全局平均灰度值满足预设的全局目标灰度条件、或所述局部平均灰度值满足预设的局部目标灰度条件。
5.根据权利要求1所述的曝光方法，其特征在于，所述检测所述全局图片中的物体，并获取包括所述物体的局部图片包括：
采用基于深度学习的人脸检测算法，检测所述全局图片中的人脸局部图片，并获取所述人脸局部图片。
6.一种曝光装置，应用于摄像头，其特征在于，包括：
全局图片获取单元，用于获取全局图片；
第一计算单元，用于计算所述全局图片的全局平均灰度值；
第一判断单元，用于判断所述全局平均灰度值是否满足预设的全局目标灰度条件；
第一曝光调节单元，用于当所述第一判断单元判断所述全局平均灰度值不满足预设的全局目标灰度条件时，调节所述摄像头的曝光大小；
检测单元，用于当所述第一判断单元判断所述全局平均灰度值满足预设的全局目标灰度条件时，检测所述全局图片中的物体；
局部图片获取单元，用于获取包括所述物体的局部图片；
第二计算单元，用于计算所述局部图片的局部平均灰度值；
第二判断单元，用于判断所述局部平均灰度值是否满足预设的局部目标灰度条件；
第二曝光调节单元，用于当所述第二判断单元判断所述局部平均灰度值不满足预设的局部目标灰度条件时，调节所述摄像头的曝光大小。
7.根据权利要求6所述的曝光装置，其特征在于，所述预设的全局目标灰度条件包括预设的全局目标灰度值；
当所述第一判断单元判断所述全局平均灰度值小于所述预设的全局目标灰度条件时，所述第一曝光调节单元采用预设调节方法，调高所述摄像头的曝光时间和增益值；
当所述第一判断单元判断所述全局平均灰度值大于所述预设的全局目标灰度条件时，所述第一曝光调节单元采用预设调节方法，调低所述摄像头的曝光时间和增益值。
8.根据权利要求6所述的曝光装置，其特征在于，所述预设的局部目标灰度条件包括预设的局部目标灰度值；
当所述第二判断单元判断所述局部平均灰度值小于所述预设的局部目标灰度条件时，所述第二曝光调节单元采用预设调节方法，调高所述摄像头的曝光时间和增益值；
当所述第二判断单元判断所述局部平均灰度值大于所述预设的局部目标灰度条件时，所述第二曝光调节单元采用预设调节方法，调低所述摄像头的曝光时间和增益值。
9.根据权利要求7或8所述的曝光装置，其特征在于，所述预设调节方法包括：曝光时间优先调节方法；
所述第一曝光调节单元和所述第二曝光调节单元具体用于，在预设的曝光时间调节范围内和增益调节范围内，先行调节所述曝光时间；
如果在所述曝光时间调节范围内无法满足预设要求，再调节所述增益值；其中，所述预设要求包括所述全局平均灰度值满足预设的全局目标灰度条件、或所述局部平均灰度值满足预设的局部目标灰度条件。
10.根据权利要求6所述的曝光装置，其特征在于，所述检测单元具体用于，采用基于深度学习的人脸检测算法，检测所述全局图片中的人脸局部图片；
所述局部图片获取单元具体用于，获取所述人脸局部图片。
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