ІІ покращує фотографії, які зіпсовані погодними умовами

Дослідники пояснили, що технологія комп'ютерного зору все частіше використовується в автоматичних

системах спостереження, розпізнаванні осіб,охороні здоров'я і так далі. Однак вони можуть працювати погано, якщо будуть використовувати неякісні фотографії або відеозапису. Зазвичай ці матеріали псує відсутність світла, дощ або інші погодні умови.

Вчені визначили, що на нічні зображення впливає низька освітленість і штучні світлові ефекти, такі як відблиски, світіння і прожектори. Дощ також в кілька разів погіршує видимість камер.

«Багато системи комп'ютерного зору, такі якавтоматичне спостереження або автономні автомобілі, для своєї роботи покладаються на чітку видимість вхідного відео. Наприклад, автомобілі не можуть надійно працювати в сильний дощ, а системи автоматичного відеоспостереження часто виходять з ладу вночі, особливо якщо сцени темні або є значні відблиски », - зазначили вчені.

ІІ навчили переводити код з однієї мови на іншу

Вчені застосували алгоритми глибокого навчання дляполіпшення якості нічного фото і відео, знятих під час дощу. У першому дослідженні вони збільшили яскравість і одночасно придушили шуми і світлові ефекти (відблиски, світіння), щоб отримати чіткі нічні зображення. Ця техніка є новою і вирішує проблему чіткості нічних зображень і відео коли для нормального кадру немає нормальних погодних умов.

Дослідники також змогли поліпшити тривимірнуоцінку поз тих людей, які потрапили в кадр. Комбінуючи ці два підходи, новий метод дозволяє отримати більш надійну оцінку пози навіть всередині натовпу, а також точно обчислювати відстань між людьми.

Читати далі

Знайдено пояснення, як Всесвіт відбивається біля чорних дір

Массовые отравления и новые версии гибели цивилизации: как изменились наши знания о майя

ОАЕ випробували технологію штучного виклику опадів в 50-градусну спеку