据国外媒体报道，耶鲁国大学院的研究人员开发了新的计算机视觉和深度学习方法，可以从受雨水和夜间条件等环境因素影响的视频中的低级视觉中提取更准确的数据。此外，研究人员还提高了视频中3D人体姿态估计的准确性。
(图片来源:https://www.unite.ai/)
计算机视觉技术可用于自动监控系统、自动驾驶汽车、医疗保健和社交距离工具等应用，但它经常受到环境因素的影响，这可能会给提取的数据带来问题。低光照条件和光照效果(如强光、光晕和泛光照明)会影响夜间图像。在雨天，图像也会受到雨痕或雨水积聚的影响。
耶鲁国大学院副教授Robby Tan表示，“许多计算机视觉系统，如自动监控和自动驾驶汽车，都依赖于输入视频的清晰可见性来运行。例如，自动驾驶汽车在大雨中无法稳定工作，闭路电视自动监控系统在夜间经常出现故障，特别是在黑暗的场景中，或者有明显的眩光或泛光照明时。”
基于两项独立的研究，该团队引入了深度学习算法，以提高夜间和雨天视频的质量。第一项研究侧重于提高亮度，同时抑制眩光、光晕和泛光灯等噪声和光效，以创建清晰的夜间图像。这项新技术旨在提高夜间图像和视频的清晰度。
第二项研究介绍了一种帧对齐方法，以获得更好的视觉信息，而不受雨条纹的影响，雨条纹经常随机出现在不同的帧中。该团队使用移动相机进行深度估计，这有助于消除雨幕效应。现有方法主要去除雨条纹，而新开发的方法可以同时去除雨条纹和雨帘效果。
与此同时，研究团队还展示了3D人体姿态估计技术，可用于视频监控、视频游戏和体育广播等领域。在过去的几年里，单目视频中的三维多人姿态估计的研究越来越多。与使用多个摄像头拍摄的视频不同，单目视频更加灵活，可以使用手机等单个摄像头拍摄。
在同一场景中，多个个体的活动会影响人体检测的准确性。在单目视频中，当个人密切互动或相互重叠时，尤其如此。研究小组的第三项研究结合了两种现有的方法来从视频中估计3D人体姿态。与其他两种方法相比，新方法能在多人环境下产生更可靠的姿态估计，更适合处理个体间的距离。
谭教授说，“下一步，我们将研究如何保护视频隐私信息。计算机视觉对于许多应用来说至关重要，例如让自动驾驶汽车在恶劣天气条件下更好地工作。我们将努力开发提高知名度的方法，为这一领域的进步做出贡献。”
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