WizColor

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Problématiques

Pollution lumineuse

Perturbations dues aux insectes volants et à la poussière

Distance de visibilité réduite

Flou lié aux mouvements

Bruit d'image

Plaque d'immatriculation surexposée

Développement des technologies de vision en basse lumière

Qu'est-ce que WizColor X

Objectif UltraSight Capteur à grands pixels AI-ISP 2.0

Dahua WizColor X technology Améliore l’algorithme AI-ISP 2.0 grâce à de grands modèles et intègre des capteurs d’image à grands pixels de pointe ainsi que la technologie d’objectif UltraSight.

Elle améliore considérablement la sensibilité à la lumière, offrant des couleurs plus riches et des détails plus précis de nuit. Elle permet également de capturer et d’identifier avec précision les cibles en mouvement, tout en réduisant significativement le flou de mouvement.

Comparaison de la qualité d'image

L'effet d'image de WizColor X offre une meilleure luminosité et une restitution des couleurs supérieure à celles des produits concurrents et des produits classiques.

WizColor X Camera

Caméra concurrente

Caméra standard

WizColor X Technology

Objectif UltraSight

Plus de luminosité, plus de détails

F1.6

F1.0

F0.8

Système optique à objectif UltraSight

Il est équipé d’une ouverture ultra-large de F0.8, permettant d’obtenir simultanément une très haute netteté et une importante captation de lumière.

WizColor X Camera

Caméra standard

Capteur à grands pixels

Réduction du bruit et excellente fidélité des couleurs

Plus la taille des pixels est importante, plus ils peuvent capter de photons et les convertir en signaux électriques plus puissants. Cela améliore considérablement le signal, produisant ainsi une image plus lumineuse et moins bruitée.

La taille des pixels est de 2,9 µm.

La taille des pixels est portée à 4 µm, et la surface photosensible d’un seul pixel est de 1,9 fois.

WizColor X Camera

General Camera

AI-ISP 2.0

Objets en mouvement clairement visibles, sans traînée de flou, même dans des scènes extrêmement sombres

Petit modèle Grand modèle

Mis à niveau vers un grand modèle

Les performances du modèle et de la détection des cibles en mouvement ont été améliorées, avec un nombre de paramètres porté à plusieurs milliards et un jeu de données d'entraînement étendu à plusieurs centaines de milliers d'échantillons.

Ajout d’un algorithme de détection des mouvements

Il utilise la segmentation des images de référence et l’estimation de la direction des mouvements pour assister la segmentation de l’image courante, réduisant ainsi les effets de rémanence et les artefacts de mouvement dans les scénarios les plus extrêmes.