Der KI-Algorithmus wird die Bildgebung von Kameras neu gestalten

Die Bilder werden einer Rauschunterdrückung, Bildverbesserung und anderen Bearbeitungen unterzogen, um die Bildqualität zu verbessern und eine bessere Grundlage für die nachfolgende Analyse und Verarbeitung zu schaffen. Beispielsweise ist es durch eine auf Deep Learning basierende Rauschunterdrückung möglich, Bildrauschen effektiv zu entfernen und gleichzeitig die Detailinformationen des Bildes zu erhalten.

Szenenerkennung: KI-Algorithmen können verschiedene Szenentypen erkennen, wie Landschaften, Porträts, Architektur, Nachtszenen usw. Entsprechend den Szenenmerkmalen werden die Parameter der Kamera werden automatisch angepasst, um den besten Bildeffekt zu erzielen. Beispielsweise wird im Nachtszenenmodus die Belichtungszeit automatisch erhöht, die Empfindlichkeit erhöht und eine gezielte Rauschunterdrückung durchgeführt.

Automatische Fokussierung und Belichtung: Echtzeitüberwachung von Lichtveränderungen und Objektbewegungen, automatische Anpassung der Fokussierungs- und Belichtungseinstellungen der Kamera. Beispielsweise kann das KI-Fokussystem bei Aufnahmen schnell bewegter Objekte das Motiv präzise verfolgen und so eine klare Fokussierung gewährleisten. Die automatische Belichtungsfunktion ermöglicht optimale Helligkeit und Kontrast.

Intelligenter Weißabgleich: Passen Sie den Weißabgleich automatisch an die Aufnahmeumgebung an, um sicherzustellen, dass die Farben im Foto naturgetreu und natürlich sind und Farbstichprobleme durch unterschiedliche Lichtquellen vermieden werden.

Superauflösung: Mithilfe von KI-Algorithmen werden Bilder mit niedriger Auflösung intelligent zu hochauflösenden Bildern vergrößert, wobei Details und Texturen erhalten bleiben. Dies überwindet die Grenzen der herkömmlichen Bildvergrößerung und ermöglicht es uns, mehr visuelle Informationen aus Bildern mit niedriger Qualität herauszuholen.

Detailverbesserung: Durch Training mit einer großen Menge an Bilddaten kann das KI-Modell wichtige Merkmale im Bild identifizieren und Detailverbesserungsvorgänge durchführen, um die Kanten von Objekten im Bild klarer und die Textur reicher zu gestalten.

HDR-Synthese: Mehrere Bilder mit unterschiedlicher Belichtung werden automatisch zu einem Bild mit hohem Dynamikbereich zusammengefügt, wodurch ein satterer, realistischerer Farbumfang im Bild entsteht und die Details sowohl der hellen als auch der dunklen Teile unter kontrastreichen Lichtbedingungen besser erhalten bleiben.

KI-Filter: Durch den Einsatz von Algorithmen des maschinellen Lernens können Bilder automatisch mit bestimmten künstlerischen Stilen oder visuellen Effekten versehen werden, beispielsweise durch die Konvertierung von Fotos in die Malstile von Meistern wie Picasso und Van Gogh oder durch das Erzielen einer Vielzahl stilisierter Effekte wie Retro, Verträumtheit und Körnigkeit.

Intelligente Effekte: Effektelemente werden adaptiv entsprechend dem Bildinhalt generiert und nahtlos mit dem Originalbild verschmelzen, um realistische Effekte zu erzeugen. Beispielsweise automatisch naturgetreue Landschaftsbilder basierend auf den semantischen Annotationen des Benutzers.

Gesichtserkennung: Schnelles Erfassen von Gesichtern, präzise Fokussierung und Erkennung. Kann auch für Zugangskontrollsysteme, Sicherheitsüberwachung usw. verwendet werden, um basierend auf den Erkennungsergebnissen entsprechende Vorgänge auszuführen.

Objekt und Verfolgung: Erkennen Sie verschiedene Objekte im Bild, wie Fahrzeuge, Tiere usw., und verfolgen Sie die Objekte von Interesse, indem Sie den Aufnahmewinkel und die Aufnahmelänge entsprechend der Bewegungsbahn und Geschwindigkeit des Objekts anpassen.