Partnerschaft DeepVA Hochschule RheinMain

„UPCON“ – ein gemein­sames Forschungs­projekt mit der Hochschule RheinMain und der Lynx Technik AG

Moderne Fernseher bieten zwar atembe­rau­bende Ultra-High-Definition (UHDTV)-Funktionen, aber die Darstellung von Szenen mit hohem Kontrast und Farbumfang bleibt eine Heraus­for­derung. Bei der Umstellung von Standard-HDTV auf UHDTV gehen Details in zu hellen oder zu dunklen Bereichen oft verloren.

Einführung von High Dynamic Range (HDR): Eine bessere Zukunft für Videos

High Dynamic Range (HDR) ist die Lösung. HDR-Inhalte bieten einen höheren Kontrast, leben­digere Farben und ein natür­li­cheres Seherlebnis, das der mensch­lichen Wahrnehmung näher kommt.
SDR to HDR convertion

Die Lücke schließen: Konver­tierung von SDR in HDR mit KI

Fernseh­sender stehen vor der Heraus­for­derung, dass vorhandene Biblio­theks­in­halte in Standard Dynamic Range (SDR) aufge­nommen wurden. Die Anschaffung neuer HDR-Aufnahmegeräte kann teuer sein und nicht alle Kameras können die für HDR erfor­der­lichen hohen Kontrast­be­reiche erfassen. An dieser Stelle kommt ein neues Forschungs­projekt der Hochschule RheinMain, der Lynx Technik AG und DeepVA ins Spiel. Sie entwi­ckeln Algorithmen zur „Upkon­ver­tieren“ (UPCON) von SDR-Videos zu HDR. Diese Techno­logie soll sowohl in Echtzeit direkt bei der Aufnahme von Video­ma­terial als auch später in Form einer Cloud-basierten Nicht-Echtzeit-Konvertierung einge­setzt werden. Wichtige Aspekte sind dabei die Skalier­barkeit über Cloud-Systeme, die Schaffung einer kosten­güns­tigen Hardware­lösung für den Einsatz in Übertra­gungs­wagen und der Einsatz von KI-basierten Bildver­ar­bei­tungs­al­go­rithmen, die für den Nutzer intuitiv handhabbar und leicht zugänglich sind.

Upkon­ver­tierung in Echtzeit

Konver­tieren Sie Videos direkt während der Aufnahme, ideal für Live-Events.

Cloud-basiert

Konver­tieren Sie vorhan­denes, in der Cloud gespei­chertes Filmma­terial.

Über den Rundfunk hinaus hat diese Techno­logie das Potenzial, verschiedene Bereiche zu revolu­tio­nieren. In den Bereichen Sicherheit und Überwa­chung kann sie die Bildschärfe erhöhen, um kritische Orte besser überwachen zu können. In autonomen Fahrzeugen kann sie die Verar­beitung von Kamera­bildern verbessern, was zu genaueren virtu­ellen Rückspiegeln und anderen Fahrer­as­sis­tenz­sys­temen führt.

gemeinsame Forschung

Zusam­men­arbeit für den Erfolg

Die Hochschule RheinMain verfügt im Rahmen des Studi­en­gangs Medien­technik über außer­or­dent­liches Know-how im Bereich Deep Learning und hochauf­lö­sender Fernseh­systeme. Sie ist für die Entwicklung der Algorithmen eines modularen echtzeit­fä­higen Systems der Ausführung KI-basierter Bildver­ar­bei­tungs­me­thoden zuständig.

Hochschule RheinMain

Die Firma Lynx Technik AG ist auf die Entwicklung, die Fertigung und der Vertrieb von hardware­ba­sierten Spezi­al­ge­räten für profes­sio­nelle Fernseh­technik fokus­siert und liefert demnach die passende Hardware­einheit, die den komplexen und rechen­in­ten­siven Verfahren mittels GPU-Technik gerecht wird. Der Schwer­punkt liegt hierbei auf der Geschwin­digkeit, in der die Daten in Echtzeit verar­beitet werden.

DeepVA übernimmt die Bildver­ar­beitung ohne Echtzeit­kom­po­nente. Diese findet auf einer Cloud-Plattform statt, für die die erfor­der­liche KI-Infrastruktur bereits vorliegt. Hierbei steht haupt­sächlich die Qualität der Konver­tierung im Vorder­grund. DeepVA unter­stützt die Hochschule RheinMain ebenfalls mit ihrer Deep-Learning-Expertise und ihrem KI-Wissen.

Innova­ti­ons­pro­gramm

Finan­ziert durch Innovation

Das neuartige und ambitio­nierte Forschungs­vor­haben wird durch Förder­mittel aus dem „Zentrales Innova­ti­ons­pro­gramm Mittel­stand“ (ZIM) mitfi­nan­ziert, welches durch das Bundes­mi­nis­terium für Wirtschaft und Klima­schutz ins Leben gerufen wurde

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