하드웨어 발전의 한계, 이미지 품질 개선은 감소
AIoT 산업의 핵심 목표는 IP 카메라의 이미지 품질 개선이었다. 따라서 최근 몇 년간 IP 카메라의 주요 구성 요소는 지속적으로 업그레이드되어 왔다. 1세대의 F1.6 렌즈 조리개는 오늘날 F1.0으로 증가했으며, 2013년의 FSI 센서는 2018년 1/1.8 BSI 센서로 발전했다. 그러나 이러한 개선에도 불구하고 하드웨어 개발이 한계에 도달한 것으로 보인다. 복잡한 환경에서 모션 블러(움직임에 의한 끌림 현상)와 디테일 손실 등의 문제는 여전히 존재하며, 추가적인 하드웨어 개발은 많은 비용과 생산 품질 문제에 직면하게 되었다.
LED 솔루션으로 해결하려는 노력에도 불구하고, 개선 효과는 점차 감소하고 비용은 증가하고 있어 새로운 돌파구가 필요하다.
이미지 품질 향상의 다음 돌파구
하드웨어가 이미지 품질 향상의 한계에 도달했을 때, 다음 기술적 돌파구는 무엇일까? 해답으로 유니뷰가 자체 개발한 대형모델(Large Model) 기반의 Wise-ISP 기술을 내놓았다. 유니뷰는 업계 최초로 대형모델(Large Model)을 이미지 처리에 적용하여 이미지 기술과 알고리즘 통합을 통해 야간 이미지에 큰 향상을 이루었다.
대형모델(Large Model)은ChatGPT의 언어 처리 성공부터 Midjourney와 Sora의 텍스트-이미지 및 비디오 생성 발전에 이르기까지, 다양한 분야에서 주목받고 있으며 큰 잠재력을 가지고 있다. AIoT 분야에서도 유니뷰의 대형모델(Large Model)은 강력한 응용 전망을 보이며, 주요 이점은 아래와 같다 :
유니뷰 대형모델(Large Model) 기반의 Wise-ISP 나이트비전 기술은 기존의 한계를 뛰어넘어 초저조도 시나리오를 손쉽게 처리하고 다양한 요구 사항을 충족시킨다. 제품 일관성을 보장하기 위해 유니뷰는 복잡한 조명 조건에서 카메라 성능을 평가하는 객관적인 이미지 평가 시스템을 구축했다. 이 시스템은 8개의 주요 지표와 1,000개 이상의 이미지 요소를 고려하여 각 등급을 최적화한다.
이미지 품질을 더욱 향상시키기 위해 유니뷰는 다양한 각도, 밝기 수준 및 색 온도를 시뮬레이션하는 새로운 자동화 이미지 전문 연구소를 구축하였고 저조도, 초광각, 강한 빛, 복잡한 화이트 밸런스 환경에서 카메라를 테스트하였다. 자동화된 테스트로 생성된 방대한 데이터는 유니뷰의 대형모델(Large Model)에 다시 반영되어 Wise-ISP의 모델 학습에 기여한다.
지속적인 소프트웨어 및 알고리즘 최적화를 통해 유니뷰는 나이트비전 기술의 미래를 선도하고 있다. 이는 단순한 기술적 진보가 아니라 산업 발전의 재정의로 볼 수 있다. 유니뷰 관계자는 “유니뷰의 대형모델(Large Model)과 Wise-ISP 기술은 미래 이미지 처리 기술에 대한 유니뷰의 약속이며, 지속적인 혁신과 기술 성장을 통해 업계 발전을 선도하고, 사용자에게 더 높은 품질의 이미지 경험을 제공할 것이다. 앞으로 Wise-ISP 기술을 더 많은 제품 시리즈로 확장할 예정이니 많은 관심 부탁드린다.” 라고 전했다.
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