Վերջերս VISHEEN-ի ցածր լույսի գիշերային տեսողության տեսախցիկը բացառիկ լավ է հանդես եկել նավահանգստի մոնիտորինգի նախագծում:

Երկար ժամանակ գիշերային նավահանգստի հսկողությունը բախվել է հետևյալ մարտահրավերներին.

Լուսավորման բարդ պայմաններ. նավահանգիստներն ունեն լույսի բարդ աղբյուրներ, հաճախ պայծառության զգալի տարբերություններով, ինչպիսիք են նավի վառ լույսերը և մութ տարածքները: Տեսախցիկները պետք է ունենան լայն դինամիկ տիրույթ՝ տարբեր լուսավորության պայմաններում հստակ պատկերներ նկարահանելու համար՝ խուսափելով գերէքսպոզիցիայից կամ թերլուսավորությունից և մանրամասների կորստից:

Շրջապատի ցածր լուսավորություն. Գիշերային նավահանգստի մոնիտորինգը հաճախ տառապում է անբավարար լուսավորությունից, ինչը հանգեցնում է մուգ պատկերների և անհասկանալի մանրամասների, ինչը դժվարացնում է արդյունավետ հսկողության տեղեկատվություն ստանալը: Նույնիսկ ավանդական աստղային տեսախցիկները չեն կարող բավարարել պահանջները: Սա պահանջում է օգտագործել ծայրահեղ -բարձր-զգայունության ցածր-լույս տեսախցիկներ` պատկերի պայծառությունն ու հստակությունը բարելավելու համար:

Նավի նույնականացում. Ապացույցներ հավաքելու համար հաճախ անհրաժեշտ է բացահայտել նավի կորպուսի համարը: Ավանդական տեսախցիկները պայքարում են կիզակետային երկարությունը և ցածր լուսավորության պայմանները հավասարակշռելու համար:

Հիմնվելով այս ցավոտ կետերի վրա՝ նախագիծն ընդունեց VISHEEN-ի վերջին առաջադեմ արտադրանքը՝ ա 2MP 60x600 մմ ցածր-թեթև գիշերային տեսողության խոշորացման բլոկ տեսախցիկ. Այս մոդուլն օգտագործում է 1/1,8 դյույմ մեծ սենսոր, F1.5 մեծ բացվածքով ոսպնյակ և VMAGE պատկերի տեխնոլոգիա:

Ավանդականի համեմատ աստղային լույսի խոշորացման տեսախցիկի մոդուլ, այն զգալիորեն մեծացնում է մոնիտորինգի հեռավորությունը, ցածր լույսի արդյունավետությունը և դինամիկ տիրույթը:

Վերոնշյալները իրական-կյանքի համեմատական ​​պատկերներ են ցածր լույսի տեսախցիկի և ավանդական աստղային տեսախցիկի միջև:

VMAGE-ը պատկերների մշակման տեխնոլոգիական արտադրանք է, որը թողարկվել է VisionTech-ի կողմից 2023 թվականի հոկտեմբերին՝ հիմնված վերջին սերնդի տեխնոլոգիայի վրա:

Օգտագործելով խորը միաձուլման պատկերման տեխնոլոգիան և VMAGE-ն օգտագործում է AI հաշվողական հզորությունը՝ զանգվածային տեսարաններից և տվյալներից սովորելու համար՝ դուրս բերելով AI-օգնությամբ պատկերների մշակման ալգորիթմներ՝ գերազանցելով ավանդական ISP-ի սահմանափակումները: Փորձարկման արդյունքները ցույց են տալիս, որ պատկերի ազդանշանի-աղմուկի հարաբերակցությունը բարելավվում է ավելի քան 4 անգամ ցածր լույսի պայմաններում, հասնելով ավելի քան 50% բարելավման հստակության և պայծառության, ինչը հնարավորություն է տալիս իրական-ժամանակի ամբողջական-գունավոր պատկերներ ստանալ 0,01Lux-ով: Դինամիկ միջակայքն ավելացել է ավելի քան 12 դԲ-ով, իսկ դինամիկ հետևելու ճշգրտությունը բարելավվել է ավելի քան 40%-ով: