L'algorithme d'IA va remodeler l'imagerie des caméras

Les images subissent un débruitage, une amélioration et d'autres traitements pour améliorer leur qualité, offrant ainsi une meilleure base pour l'analyse et le traitement ultérieurs. Par exemple, grâce à un débruitage basé sur l'apprentissage profond, il est possible de supprimer efficacement le bruit de l'image tout en conservant ses détails.

Reconnaissance de scène : les algorithmes d'IA peuvent reconnaître différents types de scènes, tels que les paysages, les portraits, l'architecture, les scènes de nuit, etc. Selon les caractéristiques de la scène, les paramètres de la caméra sont automatiquement ajustés pour obtenir le meilleur effet d'image. Par exemple, en mode scène nocturne, le temps d'exposition et la sensibilité sont automatiquement augmentés, et un traitement de débruitage ciblé est effectué.

Mise au point et exposition automatiques : Surveillance en temps réel des variations de lumière et des mouvements des objets, ajustement automatique des paramètres de mise au point et d'exposition de l'appareil photo. Par exemple, lors de la prise de vue d'objets en mouvement rapide, le système de mise au point par IA suit précisément le sujet, garantissant une mise au point nette ; la fonction d'exposition automatique permet d'obtenir une luminosité et un contraste optimaux.

Balance des blancs intelligente : ajustez automatiquement la balance des blancs en fonction de l'environnement de prise de vue pour garantir que les couleurs de la photo sont vraies et naturelles, évitant ainsi les problèmes de dominante de couleur causés par différentes sources de lumière.

Super-résolution : Utilisation d'algorithmes d'IA pour agrandir intelligemment des images basse résolution en images haute résolution tout en préservant les détails et les textures. Cela dépasse les limites de l'agrandissement d'image traditionnel et nous permet d'extraire davantage d'informations visuelles à partir d'images de faible qualité.

Amélioration des détails : en s'entraînant sur une grande quantité de données d'image, le modèle d'IA peut identifier les caractéristiques clés de l'image et effectuer des opérations d'amélioration des détails, rendant les bords des objets de l'image plus clairs et la texture plus riche.

Synthèse HDR : fusionnez automatiquement plusieurs images avec différentes expositions en une image à plage dynamique élevée, présentant une gamme de couleurs plus riche et plus réaliste dans l'image et préservant mieux les détails des parties claires et sombres dans des conditions d'éclairage contrastées.

Filtres IA : utilisation d'algorithmes d'apprentissage automatique pour doter automatiquement les images de styles artistiques ou d'effets visuels spécifiques, comme la conversion de photos dans les styles de peinture de maîtres comme Picasso et Van Gogh, ou l'obtention d'une variété d'effets stylisés tels que rétro, rêveur et grain.

Effets intelligents : générez des éléments d'effet adaptatifs en fonction du contenu de l'image et fusionnez-les harmonieusement avec l'image d'origine pour produire des effets réalistes. Par exemple, créez automatiquement des images de paysages réalistes à partir des annotations sémantiques de l'utilisateur.

Reconnaissance faciale : se verrouille rapidement sur les visages des personnes, effectue une mise au point et une reconnaissance précises, et peut également être utilisé pour les systèmes de contrôle d'accès, la surveillance de sécurité, etc., pour effectuer les opérations correspondantes en fonction des résultats de la reconnaissance.

Objet et suivi : Reconnaître divers objets dans l'image, tels que des véhicules, des animaux, etc., et suivre les objets d'intérêt, en ajustant l'angle et la longueur de prise de vue en fonction du chemin de déplacement et de la vitesse de l'objet.