PG pagerina nuotraukas, kurias sugadina oro sąlygos

Tyrėjai paaiškino, kad kompiuterinio matymo technologija vis dažniau naudojama automatinėje

stebėjimo sistemos, veido atpažinimas,sveikatos priežiūra ir pan. Tačiau jie gali neveikti gerai, jei naudoja žemos kokybės nuotraukas ar vaizdo įrašus. Dažniausiai šios medžiagos pažeidžiamos dėl šviesos trūkumo, lietaus ar kitų oro sąlygų.

Mokslininkai nustatė, kad naktinius vaizdus veikia silpnas apšvietimas ir dirbtiniai apšvietimo efektai, tokie kaip akinimas, švytėjimas ir prožektoriai. Lietus taip pat kelis kartus sumažina kamerų matomumą.

„Daugelis kompiuterinio matymo sistemų, tokių kaipautomatinio stebėjimo ar autonominių transporto priemonių, naudokitės aiškiu įvesties vaizdo matomumu. Pavyzdžiui, per stiprų lietų automobiliai negali patikimai veikti, o automatinės vaizdo stebėjimo sistemos dažnai sugenda naktį, ypač jei scenos yra tamsios arba yra didelis akinimas “, - pažymėjo mokslininkai.

AI buvo išmokytas versti kodą iš vienos kalbos į kitą

Mokslininkai pritaikė giliųjų mokymosi algoritmuspagerinti lietaus metu darytų naktinių nuotraukų ir vaizdo įrašų kokybę. Pirmojo tyrimo metu jie padidino ryškumą, tuo pačiu slopindami triukšmą ir šviesos efektus (blizgesį, švytėjimą), kad gautųsi ryškūs naktiniai vaizdai. Ši technika yra nauja ir išsprendžia naktinių vaizdų ir vaizdo aiškumo problemą, kai normaliam kadrui nėra įprastų oro sąlygų.

Tyrėjai taip pat galėjo patobulinti 3Dtų žmonių, kurie yra kadre, pozų vertinimas. Sujungus šiuos du metodus, naujasis metodas leidžia patikimiau įvertinti laikyseną net minios viduje, taip pat tiksliai apskaičiuoti atstumą tarp žmonių.

Skaityti daugiau

Paaiškino, kaip visata atsispindi šalia juodųjų skylių

Masinis apsinuodijimas ir naujos civilizacijos mirties versijos: kaip pasikeitė mūsų žinios apie majus

JAE išbando dirbtinio nusodinimo technologiją esant 50 laipsnių karščiui