Les chercheurs ont expliqué que la technologie de vision par ordinateur est de plus en plus utilisée dans les applications automatiques.
Les scientifiques ont déterminé que les images nocturnes sont affectées par les effets de faible luminosité et d'éclairage artificiel tels que l'éblouissement, la lueur et les projecteurs. La pluie réduit également de plusieurs fois la visibilité des caméras.
« De nombreux systèmes de vision par ordinateur tels queLes véhicules de surveillance automatique ou autonomes s'appuient sur une visibilité claire de la vidéo d'entrée pour leur fonctionnement. Par exemple, les voitures ne peuvent pas fonctionner de manière fiable sous de fortes pluies et les systèmes de vidéosurveillance automatiques échouent souvent la nuit, surtout si les scènes sont sombres ou s'il y a un éblouissement important », ont noté les scientifiques.
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Les scientifiques ont appliqué des algorithmes d'apprentissage en profondeur pouraméliorer la qualité des photos et vidéos de nuit prises sous la pluie. Dans la première étude, ils ont augmenté la luminosité tout en supprimant simultanément les effets de bruit et de lumière (éblouissement, lueur) pour produire des images nocturnes nettes. Cette technique est nouvelle et résout le problème de la clarté des images et de la vidéo de nuit lorsqu'il n'y a pas de conditions météorologiques normales pour une image normale.
Les chercheurs ont également pu améliorer la 3Dévaluation des poses des personnes qui sont dans le cadre. En combinant ces deux approches, la nouvelle méthode permet une estimation plus fiable de la posture même au sein des foules, ainsi qu'un calcul précis de la distance entre les personnes.
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