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Erfahren Sie, wie die Entfernungsberechnung in Computer-Vision-Anwendungen mit Ultralytics YOLO11 dabei hilft, die Nähe von Objekten in Echtzeit zu messen.
Wenn Sie eine Straße überqueren und ein Auto auf sich zukommen sehen, können Sie sofort erkennen, wie weit es ungefähr entfernt ist. Diese schnelle, fast instinktive Einschätzung ist einem räumlichen Verständnis Ihrer Umgebung zu verdanken. Aufgrund dieses Gefühls können Sie entscheiden, ob Sie schneller werden, anhalten oder weitergehen.
In ähnlicher Weise ist Computer Vision ein Zweig der künstlichen Intelligenz (KI), der es Maschinen ermöglicht, ein Verständnis für ihre Umgebung zu entwickeln, indem sie visuelle Daten interpretieren. So wie Sie die Nähe eines Autos einschätzen können, um schnelle Entscheidungen zu treffen, können Computer-Vision-Modelle Bilder und Videos analysieren und Maschinen helfen, die Welt um sie herum wahrzunehmen und darauf zu reagieren.
Zum Beispiel, Ultralytics YOLO11 ist ein Computer-Vision-Modell, das Objekte in Bildern und Videos in Echtzeit detect und track kann. Einfach ausgedrückt, betrachtet YOLO11 das gesamte Bild auf einmal und nicht nur einzelne Teile, was es schneller und effizienter macht. Es kann auch Computer-Vision-Aufgaben wie Instanzsegmentierung, Posenschätzung und Bildklassifizierung bewältigen.
Insbesondere können die Fähigkeiten von YOLO11 genutzt werden, um zu berechnen, wie weit Objekte voneinander entfernt sind, was in vielen Bereichen wie der Fertigung, dem Einzelhandel und der Verwaltung von Menschenmengen nützlich ist und zur Verbesserung der Sicherheit und Effizienz beiträgt.
In diesem Artikel erfahren Sie, wie YOLO11 für die Entfernungsberechnung in Computer-Vision-Anwendungen verwendet werden kann, warum es wichtig ist und welche Auswirkungen es in verschiedenen Branchen hat.
Abb. 1. Ein Beispiel für die Verwendung von YOLO zur Berechnung der Landestrecke eines Flugzeugs.
Ein Überblick über die Distanzberechnung in Computer Vision
Die Entfernungsberechnung in der Computer Vision umfasst das Erkennen, Lokalisieren und Messen der Pixel zwischen zwei Objekten in einem Bild. Pixel sind die einzelnen Einheiten, aus denen ein digitales Bild besteht, wobei jedes Pixel einen einzelnen Punkt mit einem bestimmten Farb- oder Intensitätswert darstellt.
Um Pixelmessungen in reale Entfernungen umzurechnen, ist die Kalibrierung der Schlüssel. Sie können sich das wie die Verwendung eines Lineals zum Messen von etwas vorstellen und diese Messung dann verwenden, um die Größe anderer Objekte zu verstehen. Durch den Bezug auf Objekte mit bekannten Größen schafft die Kalibrierung eine Verbindung zwischen den Pixeln und den tatsächlichen physischen Entfernungen.
Betrachten wir ein Beispiel, um zu sehen, wie das funktioniert. Im folgenden Bild ist die Münze das Referenzobjekt, und ihre Größe (0,9 Zoll mal 1,0 Zoll) ist bekannt. Durch den Vergleich der Pixelmessungen der anderen Objekte mit der Größe der Münze können wir ihre tatsächliche Größe berechnen.
Abb. 2. Eine Münze kann als Referenz verwendet werden, um die tatsächliche Größe anderer Objekte zu messen.
Die Distanzberechnung erfolgt jedoch in einer zweidimensionalen (2D) Ebene, was bedeutet, dass nur die horizontalen und vertikalen Abstände zwischen Objekten gemessen werden. Dies unterscheidet sich von der Tiefenschätzung, bei der der Abstand von Objekten im dreidimensionalen Raum gemessen wird, einschließlich ihres Abstands von der Kamera.
Während Tiefenkameras die tatsächliche Tiefe messen und detailliertere räumliche Informationen liefern können, reicht in vielen Fällen eine einfache kalibrierte Entfernung aus. Zum Beispiel funktioniert das Wissen, wie weit Objekte in einer 2D-Ebene voneinander entfernt sind, gut für Aufgaben wie das Verfolgen von Objekten oder das Verwalten von Warteschlangen, sodass in diesen Situationen keine Tiefenschätzung erforderlich ist.
Verstehen, wie die Entfernungsberechnung mit YOLO11 funktioniert
Als Nächstes wollen wir uns ansehen, wie man den Abstand zwischen zwei Objekten mit Hilfe von YOLO11Unterstützung für Objekterkennung und -verfolgung berechnen kann. Hier ist eine Aufschlüsselung:
Erkennen und Verfolgen von Objekten: YOLO11 kann zur detect Objekten verwendet werden, indem es sie in einem Bild erkennt und ihre Bewegung über Bilder in einem Video verfolgt. Jedem Objekt wird eine eindeutige track zugewiesen, so dass das System seine Position und Bewegung im gesamten Video verfolgen kann.
Begrenzungsrahmen: Basierend auf den Objekterkennungsergebnissen von YOLO11werden Begrenzungsrahmen um die erkannten Objekte gezeichnet, die deren Position im Bild definieren.
Auswählen von Objekten: Zwei Objekte können zum Fokussieren ausgewählt werden, und YOLO11 aktualisiert die Bounding Boxen, während sich die Objekte in Echtzeit bewegen.
Zentroidberechnung: Zentroide (die Mittelpunkte der Bounding Boxes der beiden Objekte) werden basierend auf den Koordinaten der Bounding-Box-Ecken berechnet, die die Positionen der Objekte darstellen.
Abstandsberechnung: Die Schwerpunkte der beiden Objekte können dann verwendet werden, um den euklidischen Abstand zwischen ihnen zu berechnen. Der euklidische Abstand ist die geradlinige Entfernung zwischen zwei Punkten in einer 2D-Ebene, die unter Verwendung der Differenzen sowohl in horizontaler als auch in vertikaler Richtung berechnet wird. Dies liefert den Abstand zwischen den beiden Objekten in Pixeln.
Es ist wichtig zu beachten, dass die mit dieser Methode berechneten Entfernungen nur Schätzungen sind, da sie auf 2D-Pixelmessungen basieren.
Abb. 3. Verwendung von Ultralytics YOLO zur detect einer Person und Berechnung der Entfernung.
Die Auswirkungen der YOLO
Wenn man bedenkt, dass die Berechnung von Entfernungen mit YOLO11 eine Schätzung ist, fragt man sich vielleicht: Wo kann dies verwendet werden, und wie kann es einen Unterschied machen?
Da Kalibrierungen verwendet werden, um diese Entfernungsschätzungen zu erhalten, sind sie genau genug, um in vielen praktischen Situationen zu helfen. Die Abstandsschätzung von YOLO11ist besonders nützlich in dynamischen Umgebungen, wie z. B. in Lagerhäusern, wo Objekte ständig in Bewegung sind und Echtzeitanpassungen erforderlich sind, um einen reibungslosen Ablauf zu gewährleisten.
Ein interessantes Beispiel ist die Verwendung von YOLO11 zur track Paketen auf einem Förderband und zur Schätzung des Abstands zwischen ihnen in Echtzeit. So können die Lagerverwalter sicherstellen, dass die Pakete richtig verteilt sind, um Kollisionen zu vermeiden und einen reibungslosen Ablauf zu gewährleisten.
In solchen Fällen ist eine exakte Entfernung nicht immer erforderlich. Typischerweise wird ein Bereich oder Schwellenwert für die optimale Entfernung festgelegt, so dass eine Schätzung für diese Art von Anwendungen gut funktioniert.
Abb. 4. Erkennung von Paketen mit YOLO11 und Berechnung des Abstands zwischen ihnen.
Entfernungsberechnung in Computer-Vision-Anwendungen
Verschiedene Bildverarbeitungsanwendungen können von der Berechnung der Entfernung zwischen Objekten mit YOLO11 profitieren. In der Einzelhandelsanalytik hilft es zum Beispiel, die Verwaltung von Warteschlangen zu verbessern, indem es die Positionen der Kunden in Echtzeit verfolgt. Auf diese Weise können Unternehmen ihre Ressourcen besser zuordnen, Wartezeiten verkürzen und ein reibungsloseres Einkaufserlebnis schaffen. Durch die dynamische Anpassung des Personalbestands und die Steuerung der Kundenströme können Geschäfte eine Überfüllung verhindern und die Raumausnutzung optimieren.
Auch im Verkehrsmanagement hilft die Abstandsschätzung bei der Überwachung von Fahrzeugabständen und der Analyse von Verkehrsmustern. Auf diese Weise können gefährliche Verhaltensweisen, wie z. B. dichtes Auffahren, detect und Verkehrssignale so angepasst werden, dass der Verkehr reibungslos fließt. Sie kann dazu beitragen, die Straßen sicherer zu machen, indem sie potenzielle Probleme identifiziert und das gesamte Verkehrsmanagement in Echtzeit verbessert.
Abb. 5. Die visionsgestützte Distanzberechnung kann zur Verkehrsüberwachung eingesetzt werden.
Eine weitere einzigartige Anwendung dieser Technologie fand während der COVID-19-Pandemie statt, als sie dazu beitrug, Social Distancing zu fördern. Sie stellte sicher, dass die Menschen in öffentlichen Räumen, Geschäften und Krankenhäusern einen Sicherheitsabstand einhielten, wodurch das Risiko der Virusverbreitung verringert wurde.
Durch die Echtzeitverfolgung von Entfernungen könnten Warnmeldungen gesendet werden, wenn sich Personen zu nahe kommen, was es Unternehmen und Gesundheitsdienstleistern erleichtern würde, schnell zu reagieren und eine sicherere Umgebung für alle aufrechtzuerhalten.
Vor- und Nachteile der Distanzberechnung in der Computer Vision
Nachdem wir nun einige der Anwendungen der Distanzberechnung mithilfe von Computer Vision erörtert haben, werfen wir einen genaueren Blick auf die damit verbundenen Vorteile:
Automatisierung: Vision AI kann Aufgaben zur Abstandsberechnung automatisieren, die andernfalls eine manuelle Verfolgung erfordern würden, wodurch menschliche Fehler und Arbeitskosten reduziert und gleichzeitig die Produktivität gesteigert werden.
Ressourcenoptimierung: Durch die Kenntnis des ungefähren Abstands und der Nähe von Objekten können Ressourcen (wie Personal oder Maschinen) optimiert werden, wodurch Verschwendung reduziert und Arbeitsabläufe verbessert werden.
Minimale Einrichtungskomplexität: Nach der Einrichtung sind visionsgestützte Systeme zur Distanzberechnung relativ wartungsarm und erfordern weniger menschliches Eingreifen im Vergleich zu anderen Systemen, die auf manueller Eingabe oder komplexen Maschinen basieren.
Trotz dieser Vorteile gibt es auch einige Einschränkungen, die bei der Implementierung solcher Systeme zu beachten sind. Hier ist ein kurzer Überblick über die wichtigsten Faktoren, die bei der Entfernungsmessung mit Computer Vision zu berücksichtigen sind:
Empfindlichkeit gegenüber Umweltfaktoren: Die Genauigkeit der Abstandsberechnung kann durch Lichtverhältnisse, Schatten, Reflexionen oder Hindernisse beeinträchtigt werden, was zu potenziellen Fehlern oder Inkonsistenzen führt.
Belange des Datenschutzes: Der Einsatz von Computer Vision zur track Objekten oder Personen kann Fragen des Datenschutzes aufwerfen, insbesondere in öffentlichen Räumen oder sensiblen Umgebungen, in denen persönliche Daten betroffen sein könnten.
Komplexität in Multi-Objekt-Szenarien: In Umgebungen mit zahlreichen sich bewegenden Objekten kann die genaue Berechnung von Abständen zwischen mehreren Objekten gleichzeitig zu Verwirrung führen, insbesondere wenn sie nahe beieinander liegen oder sich überschneiden.
Wesentliche Erkenntnisse
Die Berechnung der Entfernung zwischen Objekten mit YOLO11 ist eine zuverlässige Lösung, die die Entscheidungsfindung unterstützen kann. Sie ist besonders nützlich in dynamischen Umgebungen wie Lagerhallen, Einzelhandel und Verkehrsmanagement, wo die track der Objektnähe die Effizienz und Sicherheit verbessern kann.
YOLO11 ermöglicht es, Aufgaben zu automatisieren, die normalerweise manuellen Aufwand erfordern würden. Es gibt zwar einige Herausforderungen, wie die Empfindlichkeit gegenüber Umweltfaktoren und Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes, aber die Vorteile, wie Automatisierung, Skalierbarkeit und einfache Integration, machen diese Technologie so wirkungsvoll. Da sich die Computer Vision weiter verbessert, insbesondere in Bereichen wie der Entfernungsberechnung, ist es wahrscheinlich, dass wir einen echten Wandel in der Art und Weise erleben werden, wie Maschinen mit ihrer Umgebung interagieren und sie verstehen.
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