- 追光者：国产超亿像素图像传感器厂商威派视半导体
- 2021年，威派视推出首款6亿像素超大规模成像芯片，是业界已报道的像素尺寸最小，像素规模最大的成像芯片，并获A轮亿元融资。至此，威派视持续推出多款自主研发的超亿像素成像芯片，主要面向医疗成像、专业影像（含广域监控）、机器视觉等领域，拓展了现有CMOS图像传感器的应用边界。
- EMQ&智擎信息：基于边缘计算与AI图像识别技术的机场能源监控方案
- 机场能源基础设施中还存在大量设备并没有自动读表的接口，例如一些传统的燃气表（需人工定期抄表采集数据、无法自动化）。这使得收集完整的机场能源消耗数据变得困难。但是，通过人工智能以及机器视觉识别等 AI 技术，我们可以自动从这些传统设备上获取数据，更全面而精确地了解机场能源动力的运营全貌
- 微美全息探索全局-局部特征自适应融合网络框架在图像场景分类中的创新运用
- WIMI微美全息试图将全局-局部特征自适应融合 (GLFAF) 网络框架运用在图像场景分类的实践中，不仅提高了分类的准确性，还增强了特征提取的鲁棒性。通过全局特征聚合模块，网络能够捕捉到图像的全局特征，理解图像的整体结构和内容。而局部特征聚合模块则关注于图像的细节信息，能够提取出图像中的关键特征和细节信息。
- 微美全息开发RPSSC技术在高光谱图像分类领域取得重要突破
- 研究者们逐渐认识到充分利用高光谱图像中的空间和光谱特征的重要性。结合空间和光谱特征可以更全面地描述图像，提高分类精度。WIMI微美全息顺应了这一趋势，开发了RandomPatchSpatialSpectrumClassifier(RPSSC)技术，以充分利用了空间和光谱信息的互补性。
- 微美全息开发非对称光谱网络算法，为高光谱图像分类领域打开新局面
- 高光谱数据常常受到来自环境、仪器等方面的谱噪声的干扰，这使得光谱特征提取变得更为复杂。传统算法在噪声处理方面存在局限，难以有效提取准确的光谱信息。并且不同波段的光谱数据在高光谱图像中通常存在相关性。传统方法未能很好地利用这种频带相关性，造成了信息的冗余和浪费。
- 从涂鸦开始，悟空图像用AI引领设计方式变革
- 借助亦心AI提供的强大技术支持，悟空图像能将你的每一个涂鸦一键转成为专业的图片。例如，如果你正在设计一款新的手机壳产品，只需简单几笔勾勒出手机壳的造型和你想要的主题图案，如动物、植物或抽象艺术等。然后将你的设计构思通过提示词撰写与调整参数，悟空图像的AI功能，就能通过其先进的AI算法，自动生成与你所绘形状和风格相匹配的专业设计作品。
- 传音影像团队图像超分辨领域的论文被国际计算机视觉顶级会议ICCV 2023录用
- 国际计算机视觉大会 ICCV 2023(International Conference on Computer Vision,简称ICCV)在法国巴黎召开。传音影像团队与哈尔滨工业大学机器学习研究中心合作完成的图像超分辨领域的论文“MetaF2N: Blind Image Super-Resolution by Learning Efficient Model Adaptation from Faces”被ICCV 2023接收。该论文为图像复原领域的技术难题提供了新思路,且能应用在智能移动终端产品图像和视频功能上,具有广泛的应用场景。
- 标贝科技上亿像素点图像标注能力 实现标注精度和效率双提升
- 国内大模型的发展如火如荼，也给其背后的推手——数据标注行业再添一把火。同时伴随细分领域垂类大模型越来越多，数据需求向精细化、场景化发展，需要使用更大像素、更高分辨率的图像以提供丰富细致的信息进行训练和推理，标注数据的规模和复杂性也随之增加。如何提高超大像素图像数据标注的效率和精度，成为当前亟待解决的问题。
- 微美全息研究基于生成对抗网络（GAN）的多模态全息图像融合算法
- 全息成像是一种记录和再现物体光学波场的技术，它可以提供具有立体感和真实感的图像。然而，传统的全息成像技术受到了硬件和算法的限制，无法实现高质量和实时的全息图像生成。随着深度学习和生成对抗网络的兴起，人们开始尝试将GAN应用于全息图像生成与融合，以改善全息图像的质量和逼真度。
- 成者CZUR推出图像处理软件成者采编王，国产化系统装机必备
- 9月26日，创新智能办公品牌成者CZUR举行线上发布会，正式发布图像处理软件——成者采编王。成者采编王是一款功能全面的图像处理软件，搭载成者AI智能图像处理技术，结合人性化的软件界面设计，全方位满足图像处理生产需求，是国产操作系统装机必备软件。
- CIIS 2023|聚焦文档图像处理前沿领域，合合信息AI助力图像处理与内容安全保障
- 2023第十二届中国智能产业高峰论坛(CIIS 2023)在江西南昌顺利举行。大会由中国人工智能学会、江西省科学技术厅、南昌市人民政府主办，南昌市科学技术局、中国工程科技发展战略江西研究院承办。本次大会重点关注AI大模型、生成式AI、无人系统、智能制造、数字安全等领域，汇集了来自中国工程院、国际欧亚科学院、国际核能院等多个学术机构的院士进行主题报告演讲、专题论坛研讨。近200位人工智能领域专家学者同场交流分享，吸引了线上线下超千万人次观会。
- 微美全息加速企业图像处理，探索ParallelMorphBoost技术的并行优势
- WIMI微美全息的ParallelMorphBoost技术的核心原理在于充分利用GPU的并行计算能力。传统的形态学重建过程需要对大量像素进行迭代操作，而每个像素的操作是相互独立的。通过将这些操作分配给GPU上的多个计算核心同时处理，ParallelMorphBoost能够实现多任务并行计算，GPU作为强大的并行计算平台就能够发挥巨大优势，显著加快处理速度。
- AI引领新一代专业图像处理软件
- AIGC（AI-Generated Content，人工智能生产内容）时代来临，人工智能技术正在实现从感知理解世界到智能生成创造的进击。在图像处理领域，创意设计这样专业度非常高的技能，在AI面前从天花板被打落到地板上，没有任何设计技能的人可以通过文字描述自动生成想要的图像作品，另外用户大量 “量体裁衣”的个性需求、私人化定制、用户的体验感将成为这个时代的新生需求。
