【摘 要】
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计算机视觉技术越来越多地用于自动监控系统、自动驾驶汽车、面部识别、医疗保健等领域。用户需要准确可靠的视觉信息来充分利用视频分析应用程序的优势,但是视频数据的质量通常会受到环境因素的影响,例如下雨、夜间条件、多人重叠等。夜间图像受弱光和人造光效果(例如眩光、辉光和泛光灯)的影响,而雨图像受雨条纹或雨水积聚(或雨幕效应)的影响。来自新加坡国立大学的研究团队使用计算机视觉和深度学习开发了一种新的方法,解
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计算机视觉技术越来越多地用于自动监控系统、自动驾驶汽车、面部识别、医疗保健等领域。用户需要准确可靠的视觉信息来充分利用视频分析应用程序的优势,但是视频数据的质量通常会受到环境因素的影响,例如下雨、夜间条件、多人重叠等。夜间图像受弱光和人造光效果(例如眩光、辉光和泛光灯)的影响,而雨图像受雨条纹或雨水积聚(或雨幕效应)的影响。来自新加坡国立大学的研究团队使用计算机视觉和深度学习开发了一种新的方法,解决了下雨和夜间条件下视频中的低水平视觉问题。该研究发表在2021年计算机视觉和模式识别会议(CVPR)上。
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