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在AI的幫助下,手機(jī)攝像頭可以實(shí)現(xiàn)以下功能
在AI的幫助下,手機(jī)攝影可以實(shí)現(xiàn)以下功能: 1. 場景識別:通過AI識別當(dāng)前畫面場景,并根據(jù)場景內(nèi)容,對照片內(nèi)物體的色彩、細(xì)節(jié)進(jìn)行優(yōu)化。 2. 手持防抖:AI防抖功能可以看做電子防抖的升級版,通過深度學(xué)習(xí)和動作檢測,穩(wěn)定畫面,實(shí)現(xiàn)手持視頻防抖和手持夜間長曝光防抖效果。 3. 人像識別:通過AI人像識別,可以實(shí)現(xiàn)人像與背景分離,面部等功能,或者是在單攝手機(jī)上實(shí)現(xiàn)景深拍照效果。 總而言之,通過AI攝
同為三攝,新款iPhone所采用的方案卻和華為有著很大不同。從iPhone7 Plus開始,iPhone一直采用廣角+長焦的雙攝方案。而新款iPhone在保留該方案基礎(chǔ)上,增加了一顆TOF深感攝像頭。 TOF(Time of Flight,飛行時(shí)間),其實(shí)是一種深度信息測量方案,主要由紅外光投射器和接收模組構(gòu)成。投射器向外投射紅外光,紅外光遇到被測物體后反射,并被接收模組接收,通過記錄紅外光從發(fā)
攝像頭模組的生產(chǎn)加工過程實(shí)際上是各個(gè)功能物料堆積組合的過程, 由于模組攝像頭的這個(gè)堆疊過程中需要用到不同功能的單體物料,每個(gè)單體物料之間又不能保證有良好的一致性,所以需要使用OTP這樣的手段來綜合成品模組之間的差異性。通過將各個(gè)單體模組放在標(biāo)準(zhǔn)測試環(huán)境中檢測,獲得并記錄各個(gè)模組之間的差異信息,我們便實(shí)現(xiàn)了OTP燒錄的功能。但是在終端進(jìn)行實(shí)際效果調(diào)試的時(shí)候,不可能對各個(gè)模組進(jìn)行單獨(dú)的調(diào)試,這時(shí)候便
360發(fā)布智能設(shè)備安全報(bào)告,攝像頭不安全
該報(bào)告研究對象為IoT設(shè)備危害大,也較為普遍的三大類安全漏洞:遠(yuǎn)程弱口令漏洞、預(yù)置后門漏洞和敏感信息漏洞在不同智能設(shè)備上的分布情況。并指出,一些常見漏洞可輕易導(dǎo)致IoT設(shè)備喪失控制權(quán),任人擺布。這些與用戶“朝夕相處”的IoT設(shè)備將帶來較嚴(yán)重的安全威脅,而智能攝像頭首當(dāng)其沖,成為“不安全”的智能設(shè)備。 據(jù)調(diào)查,19.5%的智能攝像機(jī)存在上述常見安全漏洞,是三類設(shè)備中“危險(xiǎn)”的IoT設(shè)備。而在智能攝
公司名: 深圳市一念間數(shù)碼科技有限公司
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