연구진은 컴퓨터 비전 기술이 자동화 분야에서 점점 더 많이 사용되고 있다고 설명했습니다.
과학자들은 야간 이미지가 눈부심, 글로우 및 스포트라이트와 같은 인공 조명 효과와 저조도의 영향을 받는다고 결정했습니다. 비는 또한 몇 배나 카메라의 가시성을 감소시킵니다.
"와 같은 많은 컴퓨터 비전 시스템자동 감시 또는 자율 차량, 작동하려면 입력 비디오의 명확한 가시성에 의존합니다. 예를 들어, 자동차는 폭우 속에서 안정적으로 작동할 수 없으며, 특히 장면이 어둡거나 눈부심이 심한 경우 자동 비디오 감시 시스템이 종종 고장납니다.”라고 과학자들은 말했습니다.
AI는 코드를 한 언어에서 다른 언어로 번역하도록 배웠습니다.
과학자들은 딥 러닝 알고리즘을 적용했습니다.빗속에서 촬영한 야간 사진과 동영상의 품질을 향상시킵니다. 첫 번째 연구에서는 밝기를 높이는 동시에 노이즈와 조명 효과(눈부심, 노을)를 억제하여 선명한 야간 이미지를 생성했습니다. 이 기술은 새롭고 정상적인 프레임에 대한 정상적인 기상 조건이 없을 때 야간 이미지 및 비디오의 선명도 문제를 해결합니다.
연구원들은 또한 3D를 개선할 수 있었습니다.프레임에 있는 사람들의 포즈에 대한 평가. 이 두 가지 접근 방식을 결합하여 새로운 방법을 사용하면 군중 속에서도 자세를 보다 안정적으로 추정할 수 있을 뿐만 아니라 사람 사이의 거리를 정확하게 계산할 수 있습니다.
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