研究者らは、コンピュータービジョン技術が自動化にますます使用されていると説明しました。
科学者たちは、夜間の画像は、グレア、グロー、スポットライトなどの低照度および人工照明効果の影響を受けると判断しました。雨はまた、カメラの視界を数倍低下させます。
「次のような多くのコンピュータビジョンシステム自動監視または自動運転車は、操作のために入力ビデオの明確な可視性に依存しています。たとえば、大雨の中で車は確実に動作できず、自動ビデオ監視システムは夜間に故障することがよくあります。特に、シーンが暗い場合やかなりのまぶしさがある場合はそうです」と科学者たちは述べています。
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科学者はディープラーニングアルゴリズムを雨の中で撮った夜の写真やビデオの品質を向上させます。最初の研究では、明るさを増すと同時に、ノイズと光の影響（グレア、グロー）を抑制して、鮮明な夜の画像を取得しました。この手法は新しく、通常のフレームに通常の気象条件がない場合の夜の画像やビデオの鮮明さの問題を解決します。
研究者は3Dを改善することもできましたフレーム内にいる人々のポーズの評価。これら2つのアプローチを組み合わせることで、新しい方法では、群衆内でもより信頼性の高い姿勢の推定が可能になり、人と人との距離を正確に計算できます。
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