El hardware sigue mejorando, pero los beneficios para la calidad de la imagen están disminuyendo
En la industria AIoT, La calidad de imagen siempre ha sido el objetivo principal de las cámaras IP.. Por lo tanto, Los componentes clave de las cámaras IP se han actualizado continuamente en los últimos años.. Las aperturas de las lentes han aumentado de F1.6 en la primera generación a F1.0 en la actualidad., y los sensores han avanzado desde el FSI de 2013 al de 2018 1/1.8 sensores BSI. A pesar de estas mejoras, Vemos señales de que el desarrollo de hardware está llegando a sus límites.. Aún persisten problemas como el desenfoque de movimiento y la pérdida de detalles en entornos complejos. Otras actualizaciones de hardware son costosas y enfrentan el desafío de la calidad de producción..
Para lograr avances en la calidad de imagen, Mucha gente busca soluciones con iluminación de relleno.. Sin embargo, incluso con temperatura de color, las mejoras están sujetas a rendimientos decrecientes: los costos aumentan, pero las mejoras se vuelven mínimas. Necesitamos buscar nuevos avances tecnológicos..
Cuando el hardware alcanza el límite de mejora de la calidad de la imagen, ¿Cuál es el próximo avance tecnológico??
La respuesta está en la tecnología Wise-ISP basada en el modelo grande de UNV. Uniview es el primero en la industria en aplicar modelos grandes al procesamiento de imágenes, Lograr mejoras significativas en la visión nocturna a través de una profunda integración de tecnología y algoritmos de imagen..
Redefiniendo las capacidades de imagen con el modelo grande UNV
Los modelos grandes han encontrado una amplia aplicación y atención en diversos campos.. Desde el éxito de ChatGPT en el procesamiento del lenguaje hasta los avances de Midjourney y Sora en la conversión de texto a imagen y generación de videos, El potencial de los modelos grandes es innegable.. En el campo AIoT, El gran modelo del programa VNU muestra sólidas perspectivas de aplicación.
El gran modelo del programa VNU se centra en múltiples aspectos del campo AIoT, incluyendo la visión, lenguaje natural, multimodal, y procesamiento de imágenes, con ventajas fundamentales:
- Conjuntos de datos de entrenamiento masivos:El gran modelo del programa VNU utiliza miles de millones de conjuntos de datos de alta calidad, cubriendo videos reales, materiales cinematograficos, y datos sintéticos, incluyendo datos RAW extensos de sensores convencionales.
- Modelado de métricas de imagen clave:Los modelos de ruido están entrenados para escenarios con poca luz., con entrenamiento específico para entornos desafiantes como escenas de amplio rango dinámico, mejorando significativamente la calidad de la imagen de objetivos humanos y de vehículos.
- Entrenamiento e iteración rápidos.:Con un centro de energía GPU interno capaz de 100 POP (billones de operaciones por segundo), El tiempo de entrenamiento del modelo se reduce de 30 días para 2 días, adecuado para SoC convencionales.
- Modelos escalables con bajo consumo de recursos de hardware.
Además, el modelo grande redefine la cobertura de la escena, con más 200 escenarios detallados que logran todos los tiempos, cobertura para todo clima. Uniview invirtió en más 200 personas en etapa de desarrollo, 80% de los cuales tienen títulos de maestría o superiores, lo que lleva a mejoras integrales en la tecnología de imagen en todos los modelos., escenarios, y productización. Esto dio como resultado la exclusiva tecnología de visión nocturna de quinta generación., Wise-ISP.
Mejora revolucionaria en la calidad de la imagen
Basado en el modelo grande del programa VNU, La tecnología de visión nocturna de Wise-ISP supera los límites tradicionales, manejar fácilmente escenarios ultraoscuros y satisfacer diversas necesidades. Para garantizar la consistencia del producto, Uniview estableció un sistema objetivo de evaluación de imágenes para calificar el rendimiento de la cámara en condiciones de iluminación complejas. Este sistema analiza ocho indicadores principales y más 1,000 factores de imagen, optimizando cada grado.
Para mejorar aún más la calidad de la imagen, Se construyó un nuevo laboratorio profesional de imagen automatizado para simular varios ángulos., niveles de brillo, y temperaturas de color, cámaras desafiantes con poca luz, dinámica ultra ancha, luz fuerte, y entornos complejos de balance de blancos. La gran cantidad de datos generados por las pruebas automatizadas se retroalimenta al gran modelo de Uniview., ayudando al entrenamiento modelo de Wise-ISP.
A través de la optimización continua de software y algoritmos., Uniview lidera el futuro de la tecnología de visión nocturna. Esto no es sólo un progreso tecnológico sino una redefinición del desarrollo de la industria.. El modelo grande del programa UNV y la tecnología Wise-ISP muestran nuestro compromiso con la tecnología de procesamiento de imágenes del futuro. Creemos que a través de la innovación sostenida y el crecimiento tecnológico, Uniview seguirá liderando el desarrollo de la industria, Proporcionar a los usuarios experiencias de imagen de mayor calidad..
En el campo AIoT, la configuración del hardware determina el costo, El ajuste de software y algoritmo determina la calidad de la imagen., y el precio dicta la elección del mercado. Las cámaras de la serie Owlview, equipado con tecnología Wise-ISP, se han convertido en la mejor opción para cámaras de visión nocturna. En el futuro, Extenderemos la tecnología Wise-ISP a más series de productos., así que estad atentos.
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