O algoritmo de IA remodelará a imagem das câmeras

As imagens passam por denoising, aprimoramento e outros processamentos para melhorar a qualidade da imagem, fornecendo uma base melhor para análise e processamento subsequentes. Por exemplo, ao usar um denoising baseado em deep learning, é possível remover efetivamente o ruído da imagem, mantendo as informações detalhadas da imagem.

Reconhecimento de cena: algoritmos de IA podem reconhecer diferentes tipos de cena, como paisagens, retratos, arquitetura, cenas noturnas, etc. De acordo com as características da cena, os parâmetros do câmera são ajustados automaticamente para obter o melhor efeito de imagem. Por exemplo, no modo de cena noturna, o tempo de exposição é aumentado automaticamente, a sensibilidade é aumentada e o processamento de redução de ruído direcionado é executado.

Foco e exposição automáticos: Monitoramento em tempo real de mudanças de luz e movimento de objetos, ajustando automaticamente as configurações de exposição de foco da câmera. Por exemplo, ao fotografar objetos em movimento rápido, o sistema de foco de IA pode rastrear precisamente o assunto, garantindo foco claro; a função de exposição automática permite que o alcance o melhor brilho e contraste.

Balanço de branco inteligente: ajuste automaticamente o balanço de branco de acordo com o ambiente de captura para garantir que as cores na foto sejam verdadeiras e naturais, evitando problemas de projeção de cores causados por diferentes fontes de luz.

Super-resolução: Usando algoritmos de IA para ampliar imagens de baixa resolução em imagens de alta resolução, mantendo detalhes e texturas. Isso rompe as limitações da ampliação de imagem tradicional, permitindo-nos "extrair mais informações visuais de imagens de baixa qualidade".

Aprimoramento de detalhes: ao treinar uma grande quantidade de dados de imagem, o modelo de IA pode identificar características importantes na imagem e executar operações de aprimoramento de detalhes, tornando as bordas dos objetos na imagem mais claras e a textura mais rica.

Síntese HDR: funde automaticamente várias imagens com diferentes exposições em uma imagem de alta faixa dinâmica, apresentando uma gama de cores mais rica e realista na imagem e preservando melhor os detalhes das partes claras e escuras sob condições de iluminação de contraste.

Filtros de IA: uso de algoritmos de aprendizado de máquina para dotar automaticamente imagens com estilos artísticos ou efeitos visuais específicos, como converter fotos em estilos de pintura de mestres como Picasso e Van Gogh, ou obter uma variedade de efeitos estilizados, como retrô, onírico e granulado.

Efeitos inteligentes: gere elementos de efeito de forma adaptável de acordo com o conteúdo da imagem e mescle-os perfeitamente com a imagem original para produzir efeitos realistas. Por exemplo, imagens de paisagens realistas automaticamente com base nas anotações semânticas do usuário.

Reconhecimento facial: detecta rapidamente os rostos das pessoas, com foco e reconhecimento precisos, e também pode ser usado para sistemas de controle de acesso, monitoramento de segurança, etc., para executar operações correspondentes com base nos resultados do reconhecimento.

Objeto e rastreamento: reconheça vários objetos na imagem, como veículos, animais, etc., e rastreie os objetos de interesse, ajustando o ângulo e o comprimento do disparo de acordo com o caminho de movimento e a velocidade do objeto.