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Rompiendo barreras con grandes modelos: tendencias futuras en la tecnología de visión nocturna
2024-06-28

Ximen Yan,
Vicepresidente de Uniview

El hardware sigue mejorando, pero los beneficios para la calidad de imagen están disminuyendo

En la industria de AIoT, la calidad de imagen siempre ha sido el objetivo central para las cámaras IP. Por lo tanto, los componentes clave de las cámaras IP se han actualizado continuamente en los últimos años. Las aperturas de lente han pasado de F1.6 en la primera generación a F1.0 en la actualidad, y los sensores han avanzado desde los FSI de 2013 hasta los sensores BSI de 1/1.8 de 2018. A pesar de estas mejoras, se observan señales de que el desarrollo del hardware está alcanzando sus límites. Siguen existiendo problemas como el desenfoque de movimiento y la pérdida de detalles en entornos complejos. Además, seguir mejorando el hardware resulta costoso y enfrenta retos en la calidad de producción.

Para lograr avances en la calidad de imagen, muchos buscan soluciones con iluminación de relleno. Sin embargo, incluso con control de temperatura de color, las mejoras muestran rendimientos decrecientes: los costos aumentan mientras que las mejoras se vuelven mínimas. Es necesario buscar nuevos avances tecnológicos.

Cuando el hardware llega a su límite de mejora en calidad de imagen, ¿cuál es el próximo gran avance tecnológico?

La respuesta está en la tecnología Wise-ISP basada en el gran modelo UNV. Uniview es la primera en la industria en aplicar grandes modelos al procesamiento de imágenes, logrando mejoras significativas en visión nocturna mediante la profunda integración de tecnología de imagen y algoritmos.


 

Redefiniendo las capacidades de imagen con el gran modelo UNV

Los grandes modelos han encontrado aplicaciones generalizadas y gran atención en múltiples campos. Desde el éxito de ChatGPT en procesamiento de lenguaje hasta los avances de Midjourney y Sora en generación de imágenes y videos a partir de texto, el potencial de los grandes modelos es innegable. En el campo de AIoT, el gran modelo UNV muestra fuertes perspectivas de aplicación.

El gran modelo UNV se enfoca en múltiples aspectos del campo AIoT, incluyendo visión, lenguaje natural, multimodalidad y procesamiento de imagen, con ventajas clave:

  1. Conjuntos de datos masivos para entrenamiento: utiliza miles de millones de datos de alta calidad, que abarcan videos reales, material cinematográfico y datos sintéticos, incluyendo abundante información RAW de sensores principales.

  2. Modelado de métricas clave de imagen: se entrenan modelos de ruido para escenarios de baja iluminación, con entrenamiento específico para entornos desafiantes como escenas de amplio rango dinámico, mejorando notablemente la calidad de imagen en objetivos humanos y vehiculares.

  3. Entrenamiento e iteración rápida: con un centro de procesamiento GPU interno capaz de 100 POPS (cuatrillones de operaciones por segundo), el tiempo de entrenamiento se reduce de 30 días a 2 días, compatible con SoCs de uso común.

  4. Modelos escalables con bajo consumo de recursos de hardware.

Además, este gran modelo redefine la cobertura de escenarios, abarcando más de 200 escenarios detallados para lograr cobertura total a cualquier hora y en cualquier condición climática. Uniview destinó más de 200 personas a la fase de desarrollo, el 80% con maestría o superior, logrando mejoras integrales en tecnología de imagen a nivel de modelos, escenarios y productos, lo que dio lugar a la exclusiva quinta generación de tecnología de visión nocturna: Wise-ISP.

Una mejora revolucionaria en la calidad de imagen

Basada en el gran modelo UNV, la tecnología de visión nocturna Wise-ISP supera los límites tradicionales, gestionando con facilidad escenarios ultracaros y satisfaciendo necesidades diversas. Para asegurar la consistencia del producto, Uniview estableció un sistema objetivo de evaluación de imagen para calificar el rendimiento de las cámaras en condiciones de iluminación complejas, evaluando ocho indicadores principales y más de 1.000 factores de imagen, optimizando cada nivel.

Para potenciar aún más la calidad de imagen, se construyó un nuevo laboratorio profesional automatizado que simula distintos ángulos, niveles de brillo y temperaturas de color, sometiendo a las cámaras a pruebas en baja luz, rango dinámico ultra-amplio, luz intensa y entornos de balance de blancos complejo. Los vastos datos generados por las pruebas automáticas retroalimentan el gran modelo de Uniview, fortaleciendo el entrenamiento de Wise-ISP.

Mediante optimización continua de software y algoritmos, Uniview está liderando el futuro de la tecnología de visión nocturna. Esto no es solo progreso tecnológico, sino una redefinición del desarrollo de la industria. El gran modelo UNV y la tecnología Wise-ISP muestran nuestro compromiso con el futuro del procesamiento de imágenes. Creemos que, mediante innovación constante y crecimiento tecnológico, Uniview continuará liderando el desarrollo del sector, ofreciendo a los usuarios experiencias de imagen de mayor calidad.


En el ámbito de AIoT, la configuración de hardware determina el costo, la optimización de software y algoritmos determina la calidad de imagen, y el precio define la elección del mercado. Las cámaras de la serie Owlview, equipadas con la tecnología Wise-ISP, se han convertido en la principal opción en cámaras de visión nocturna. En el futuro, ampliaremos la tecnología Wise-ISP a más series de productos, así que mantente atento.

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