ບໍ່ດົນມານີ້, ກ້ອງວິໄສທັດຕອນກາງຄືນທີ່ມີແສງໜ້ອຍຂອງ VISHEEN ໄດ້ປະຕິບັດໄດ້ດີພິເສດໃນໂຄງການຕິດຕາມທ່າເຮືອ.

ເປັນເວລາດົນນານ, ການເຝົ້າລະວັງທ່າເຮືອໃນຕອນກາງຄືນໄດ້ປະເຊີນກັບສິ່ງທ້າທາຍຕໍ່ໄປນີ້:

ສະພາບແສງສະຫວ່າງທີ່ຊັບຊ້ອນ: ທ່າເຮືອມີແຫຼ່ງແສງສະຫວ່າງທີ່ຊັບຊ້ອນ, ມັກຈະມີຄວາມແຕກຕ່າງກັນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນຄວາມສະຫວ່າງ, ເຊັ່ນ: ແສງສະຫວ່າງຂອງເຮືອທີ່ສະຫວ່າງແລະບ່ອນມືດ. ກ້ອງຖ່າຍຮູບຈໍາເປັນຕ້ອງມີລະດັບການເຄື່ອນທີ່ກວ້າງເພື່ອບັນທຶກພາບທີ່ຊັດເຈນໃນສະພາບແສງສະຫວ່າງທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ຫຼີກເວັ້ນການ overexposure ຫຼື underexposure ແລະການສູນເສຍລາຍລະອຽດ.

ແສງແວດລ້ອມຕ່ຳ: ການກວດສອບພອດເວລາກາງຄືນມັກຈະປະສົບກັບແສງບໍ່ພຽງພໍ, ສົ່ງຜົນໃຫ້ຮູບພາບມືດ ແລະ ລາຍລະອຽດບໍ່ຊັດເຈນ, ເຮັດໃຫ້ມັນຍາກທີ່ຈະໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນການເຝົ້າລະວັງທີ່ມີປະສິດທິພາບ. ເຖິງແມ່ນວ່າກ້ອງຖ່າຍຮູບແສງດາວແບບດັ້ງເດີມບໍ່ສາມາດຕອບສະຫນອງຄວາມຕ້ອງການໄດ້. ອັນນີ້ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ໃຊ້ກ້ອງ ultra-ສູງ-ຄວາມອ່ອນໄຫວຕໍ່າ-ແສງໄຟ ເພື່ອປັບປຸງຄວາມສະຫວ່າງ ແລະ ຄວາມຄົມຊັດຂອງຮູບພາບ.

ການກໍານົດເຮືອ: ສໍາລັບການລວບລວມຫຼັກຖານ, ມັນມັກຈະຈໍາເປັນຕ້ອງໄດ້ກໍານົດຈໍານວນເຮືອຂອງເຮືອ. ກ້ອງແບບດັ້ງເດີມຕໍ່ສູ້ເພື່ອດຸ່ນດ່ຽງທາງຍາວໂຟກັສ ແລະສະພາບແສງໜ້ອຍ.

ໂດຍອີງໃສ່ຈຸດເຈັບປວດເຫຼົ່ານີ້, ໂຄງການໄດ້ຮັບຮອງເອົາຜະລິດຕະພັນການຕັດ-ແຂບຫຼ້າສຸດຂອງ VISHEEN, a 2MP 60x 600mm ຕ່ໍາ - ກ້ອງສ່ອງແສງຕອນກາງຄືນຊູມ. ໂມດູນນີ້ໃຊ້ເຊັນເຊີຂະຫນາດໃຫຍ່ 1/1.8 '', ເລນຮູຮັບແສງກວ້າງ F1.5, ແລະເຕັກໂນໂລຢີການຖ່າຍຮູບ VMAGE.

ເມື່ອປຽບທຽບກັບແບບດັ້ງເດີມ ໂມດູນກ້ອງຖ່າຍຮູບຊູມແສງດາວ, ມັນຊ່ວຍເພີ່ມໄລຍະຫ່າງຂອງການຕິດຕາມ, ປະສິດທິພາບແສງສະຫວ່າງຕ່ໍາ, ແລະລະດັບໄດນາມິກ.

ຂ້າງເທິງນີ້ແມ່ນຮູບພາບການປຽບທຽບຊີວິດຈິງລະຫວ່າງກ້ອງຖ່າຍຮູບແສງສະຫວ່າງຕ່ໍາແລະກ້ອງຖ່າຍຮູບແສງດາວແບບດັ້ງເດີມ.

VMAGE ເປັນຜະລິດຕະພັນເທັກໂນໂລຍີການປະມວນຜົນຮູບພາບທີ່ອອກໂດຍ VisionTech ໃນເດືອນຕຸລາ 2023, ອີງໃສ່ເຕັກໂນໂລຊີການຜະລິດຫລ້າສຸດ.

ໂດຍການນຳໃຊ້ເທັກໂນໂລຢີການຖ່າຍຮູບແບບຟິວຊັນເລິກ ແລະ, VMAGE ນຳໃຊ້ພະລັງງານຄອມພິວເຕີຂອງ AI ເພື່ອຮຽນຮູ້ຈາກສາກ ແລະຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່, ນຳເອົາ AI-ສູດການປະມວນຜົນຮູບພາບທີ່ມີການຊ່ວຍເຫຼືອ, ເກີນຂໍ້ຈຳກັດຂອງ ISP ແບບດັ້ງເດີມ. ຜົນການທົດສອບສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າສັນຍານພາບ-ເຖິງ-ອັດຕາສຽງລົບກວນໄດ້ຮັບການປັບປຸງຫຼາຍກວ່າ 4 ເທົ່າໃນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ຕ່ຳ-ແສງສະຫວ່າງ, ບັນລຸການປັບປຸງກວ່າ 50% ໃນຄວາມຄົມຊັດ ແລະ ຄວາມສະຫວ່າງ, ຊ່ວຍໃຫ້ຮູບພາບເຕັມເວລາ-ສີສົດຊື່ນຢູ່ທີ່ 0.01Lux. ລະດັບໄດນາມິກແມ່ນເພີ່ມຂຶ້ນຫຼາຍກວ່າ 12dB, ແລະຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການຕິດຕາມແບບເຄື່ອນໄຫວແມ່ນໄດ້ຮັບການປັບປຸງຫຼາຍກວ່າ 40%.