摘要
对由相机捕获的场景的高级理解允许在处理所捕获的图像时使用场景级理解。在处理所捕获的场景的全图像之前,生成所捕获的场景的尺度缩小的图像,并且将该尺度缩小的图像用作人工智能分析的基础。在图像传感器处捕获原始图像的同时,并且在全图像信号处理器(ISP)处理之前生成尺度缩小的图像。神经网络和其他AI算法可以直接应用于尺度缩小的图像,以使用最小资源来执行高级理解。对全尺度所捕获的图像的处理可以基于理解而不是经历全能处理来适应于特定场景。将高级理解提供给全图像处理管道,以增强图像质量、视频会议、面部检测以及其他用户体验。
技术关键词
图像处理单元
YUV图像
人工智能算法
去马赛克
计算机程序指令
管道
计算机可读存储器
场景
像素
图像信号处理器
缓冲器
存储计算机程序
AI算法
图像传感器
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键特征
视频生成模型
查询特征
标签文本
融合特征
渣土车
车辆特征点
轮廓区域
计算机程序指令
泥沙
时间序列模型
配网
物资需求预测
需求预测模型
协议
通风控制方法
火灾传感器
通风控制装置
烟雾
消防通风系统
故障快速诊断方法
振动传感器
传感器故障判断
样本
网络模型训练