L'algoritmo AI rimodellerà l'imaging delle telecamere

Le immagini vengono sottoposte a denoising, enhancement e altre elaborazioni per migliorare la qualità dell'immagine, fornendo una base migliore per analisi ed elaborazioni successive. Ad esempio, utilizzando un denoising basato sul deep learning, è possibile rimuovere efficacemente il rumore dall'immagine mantenendo al contempo le informazioni dettagliate dell'immagine.

Riconoscimento della scena: gli algoritmi AI possono riconoscere diversi tipi di scena, come paesaggi, ritratti, architettura, scene notturne, ecc. In base alle caratteristiche della scena, i parametri del telecamera vengono regolati automaticamente per ottenere il miglior effetto di imaging. Ad esempio, in modalità scena notturna, il tempo di esposizione viene automaticamente aumentato, la sensibilità viene aumentata e viene eseguita un'elaborazione mirata di denoising.

Messa a fuoco ed esposizione automatiche: monitoraggio in tempo reale dei cambiamenti di luce e del movimento degli oggetti, regolando automaticamente le impostazioni di messa a fuoco e esposizione della fotocamera. Ad esempio, quando si riprendono oggetti in rapido movimento, il sistema di messa a fuoco AI può tracciare con precisione il soggetto, garantendo una messa a fuoco chiara; la funzione di esposizione automatica consente di ottenere la migliore luminosità e contrasto.

Bilanciamento del bianco intelligente: regola automaticamente il bilanciamento del bianco in base all'ambiente di ripresa per garantire che i colori nella foto siano fedeli e naturali, evitando problemi di dominante di colore causati da diverse fonti di luce.

Super-risoluzione: utilizzo di algoritmi AI per ingrandire in modo intelligente le immagini a bassa risoluzione in immagini ad alta risoluzione, mantenendo dettagli e texture. Ciò supera i limiti dell'ingrandimento tradizionale delle immagini, consentendoci di "estrarre più informazioni visive da immagini di bassa qualità".

Miglioramento dei dettagli: tramite l'addestramento su una grande quantità di dati di immagini, il modello di intelligenza artificiale è in grado di identificare le caratteristiche chiave nell'immagine ed eseguire operazioni di miglioramento dei dettagli, rendendo più nitidi i bordi degli oggetti nell'immagine e più ricca la texture.

Sintesi HDR: fonde automaticamente più immagini con esposizioni diverse in un'immagine ad alta gamma dinamica, presentando una gamma cromatica più ricca e realistica nell'immagine e preservando meglio i dettagli delle parti luminose e scure in condizioni di illuminazione contrastanti.

Filtri AI: utilizzano algoritmi di apprendimento automatico per dotare automaticamente le immagini di specifici stili artistici o effetti visivi, ad esempio convertendo le foto negli stili pittorici di maestri come Picasso e Van Gogh, o ottenendo una varietà di effetti stilizzati come retrò, sognante e granuloso.

Effetti intelligenti: genera elementi di effetto in modo adattivo in base al contenuto dell'immagine e uniscili senza soluzione di continuità all'immagine originale per produrre effetti realistici. Ad esempio, immagini di paesaggi realistici in modo automatico in base alle annotazioni semantiche dell'utente.

Riconoscimento facciale: cattura rapidamente i volti delle persone, garantisce messa a fuoco e riconoscimento precisi e può essere utilizzato anche per sistemi di controllo degli accessi, monitoraggio della sicurezza, ecc., per eseguire operazioni corrispondenti in base ai risultati del riconoscimento.

Oggetto e tracciamento: riconosce vari oggetti nell'immagine, come veicoli, animali, ecc., e traccia gli oggetti di interesse, regolando l'angolazione e la lunghezza di ripresa in base al percorso di movimento e alla velocità dell'oggetto.