從F1.0大光圈，1/1.8”大靶面感測器器，到一燈雙芯，每條個攝錄機至關重要電子器件的在線升級都可以助推著影像質量的突破。但，硬件配置的不停的換代并不可以流量轉化為影像質量的明顯改變。當硬件軟件上的“一小步”，不能再分享圖片成效的“一步”時，下一的技術超過點是什么里？

我們的答案是：獵光2.0圖像處理引擎。

獵光2.0圖像處理引擎：
AI-ISP再突破

當民俗藝術ISP實現痛點，畫面質增加的收入率越發的越低。而圖案能力與AI能力的深層相結合，會讓圖案質突破點民俗藝術ISP極限法，實現越來越多消費場景的畫面要。

獵光2.0在傳統AI-ISP基礎上，得益于梧桐大模型的加持，搭配智能算法單元，可以應對多種極黑/無光/微光場景挑戰，在拖影收斂、動態降噪、場景提亮、色彩還原、對比度增強上，表現尤為出色。

夜間成像挑戰，
考驗真實夜間效果。

說再多方法，更更重要的或者看實操治療效果怎么樣才能。本次，你們順利通過3場各種不同的挑戰模式來堆物攻度檢測了獵光2.0拍攝機在暗光的環境下的展現。

挑戰一：漆黑暗夜場景·還原彩色視界

這是一場極限挑戰，遠離城市燈光的亭臺和山頂、沒有任何補光伸手不見五指的山間小道，我們嘗試在這樣的環境下試一試獵光2.0攝像機的極限：

獵光2.0以特殊場合下的大規模運算為命脈，建立聯系嗓聲對模型，能夠精準扶貧鑒別和消減噪點。

*數據來源宇視實驗室

挑戰二：夜間微光場景·還原人物質感

以園區、鄉村為例，這一類場景的特點是夜晚只有微弱的環境光。在現有技術條件下，運動物體往往容易出現拖影，使畫面細節大打折扣。

這些的環境下，獵光2.0攝像頭機的主要表現如果：

傳統全彩攝像機（左）VS 獵光2.0攝像機（右）

挑戰三：夜間微光場景·多種目標兼而得之

在城鄉道路、園區出入口等場景，往往人車混行，光線復雜，容易出現高光過曝、暗光信息丟失的問題。簡而言之，人和車牌難以兼得，而這幾類目標信息往往又非常重要。

獵光2.0攝像機無需復雜工勘，無需多點位部署，單臺設備即可達到多種類目標清晰成像的畫面效果。

傳統全彩攝像機（上）VS 獵光2.0攝像機（下）

有效提升畫質的同時，
還能減輕工程投入。

過去式，提拔無光、微光應用場合場合的質量通常根據補光具體方法來增多室內環境光強度，但有的應用場合并惡化的情況合長準確時間進入背景色的柔光燈，都存在光污染源、侵犯名譽權私隱等故障 ；

多目標混行的復雜場景則會通過多點位部署、嚴格復雜的工勘調試等方式來提升畫面質量，這顯然會大大增加工勘調試的工作量和復雜度。

現在，獵光2.0攝像機在顯著提升畫面效果的同時，也有效減輕了工程投入成本。

獵光2.0家族：
高低全系列產品覆蓋

在農田魚塘、鄉村道路、倉庫等場景，夜間通常缺乏足夠的補光，但又有一定的警戒需求，阿宇夜鷹系列AI全彩攝像機就是具有極高性價比的夜視標桿攝像機。

而在高速、城鄉道路、路口等場景，支持多種深度智能功能的感知終端，一機集成多種目標的多維度信息感知，可實現多目標抓拍、多目標屬性提取，滿足智能化管理應用的需求。

照見虛幻，細處入微，宇視獵光2.0數字數字圖像外理座艙，專業增加比較復雜應用場景下的數字數字圖像質量，確立攝錄機新型的判斷力，容易掌控參差mc光影，看出更真識的這個世界，守護神安全保障美好的句子人生。