Камеры для компьютерного зрения и их применение

На успех приложения искусственного интеллекта (AI) влияет множество технических факторов, таких как данные, алгоритмы и вычислительные мощности. В частности, в компьютерном зрении — области AI, которая помогает машинам анализировать и понимать изображения и видео, — одним из важнейших факторов является источник входных данных: камера. Качество и тип камер, используемых в приложении компьютерного зрения, напрямую влияют на производительность моделей AI.

Выбор подходящей камеры крайне важен, поскольку для разных задач компьютерного зрения требуются разные типы визуальных данных. Например, камеры высокого разрешения используют в таких приложениях, как распознавание лиц, где нужно с высокой точностью запечатлеть мельчайшие черты лица. Напротив, для таких задач, как мониторинг очередей, зависящих скорее от общих закономерностей, чем от мелких деталей, подходят камеры с более низким разрешением.

Сегодня доступно множество типов камер, предназначенных для решения конкретных задач. Понимание их различий поможет тебе оптимизировать инновационные решения в компьютерном зрении. Давай рассмотрим различные типы камер для компьютерного зрения и их применение в разных отраслях.

Изучаем RGB-камеры для компьютерного зрения#

RGB-камеры (красного, зелёного и синего цветов) широко используются в приложениях компьютерного зрения. Они захватывают изображения в видимом диапазоне спектра с длинами волн от 400 до 700 нанометров (nm). Поскольку такие изображения похожи на то, как видит человек, RGB-камеры применяются для многих задач, например обнаружения объектов, сегментации экземпляров и оценки позы, когда достаточно зрения, подобного человеческому.

Рис. 1. Обзор принципа работы RGB-камер.

Эти задачи обычно предполагают поиск и обнаружение объектов с двумерной (2D) перспективы, при которой для получения точных результатов не требуется определять глубину. Однако если приложению нужны данные о глубине, например для обнаружения 3D-объектов или робототехники, используют камеры RGB-D (красного, зелёного, синего цветов и глубины). Они объединяют данные RGB с датчиками глубины, чтобы захватывать трёхмерные детали и измерять глубину в реальном времени.

Использование камер RGB-D в розничных магазинах#

Интересный пример применения камер RGB-D — виртуальная примерка, которая становится всё популярнее в розничных магазинах. Если говорить просто, умные экраны со встроенными камерами и датчиками RGB-D могут собирать такие сведения, как рост покупателя, форма его тела и ширина плеч. Используя эти данные, система может наложить одежду на изображение покупателя в реальном времени. Задачи компьютерного зрения, такие как сегментация экземпляров и оценка позы, помогают обработать визуальные данные, точно определить контуры тела покупателя и подогнать одежду по его фигуре.

Рис. 2. Пример виртуальной примерки.

Виртуальная примерка позволяет покупателям увидеть в 3D, как будет сидеть одежда, а некоторые системы даже имитируют движение ткани, обеспечивая более реалистичное впечатление. Компьютерное зрение и камеры RGB-D позволяют покупателям мгновенно примерять одежду, не заходя в примерочную. Это экономит время, упрощает сравнение фасонов и размеров и улучшает общее впечатление от покупок.

Стереосъёмка и камеры с измерением времени пролёта (ToF)#

Стереокамеры используют несколько датчиков изображения, чтобы определять глубину, сравнивая изображения, полученные под разными углами. Они точнее систем с одним датчиком. Камеры или датчики с измерением времени пролёта (ToF) измеряют расстояние, испуская инфракрасный свет, который отражается от объектов и возвращается к датчику. Процессор камеры вычисляет время возвращения света и определяет расстояние.

Рис. 3. Обзор принципа работы камер ToF.

В некоторых случаях стереокамеры объединяют с датчиками ToF, сочетая преимущества обоих устройств для быстрого и точного получения данных о глубине. Датчик ToF измеряет расстояние в реальном времени, а стереокамера подробно определяет глубину. Такое сочетание идеально подходит для автономных транспортных средств и потребительской электроники, где важны и скорость, и точность.

Повседневный пример определения глубины с помощью камеры с измерением времени пролёта (ToF)#

Возможно, ты уже пользовался камерой с измерением времени пролёта (ToF), даже не подозревая об этом. Популярные смартфоны таких брендов, как Samsung, Huawei и Realme, часто оснащены датчиками ToF, расширяющими возможности определения глубины. Точные данные о глубине, получаемые такими камерами, используются для создания популярного эффекта боке: фон размывается, а объект остаётся в резком фокусе.

Датчики ToF становятся незаменимыми и в других областях помимо фотографии, например в распознавании жестов и дополненной реальности (AR). Например, телефоны, такие как Samsung Galaxy S20 Ultra и Huawei P30 Pro, используют эти датчики для построения карты глубины в 3D в реальном времени, улучшая качество фотографий и интерактивных возможностей.

Инфракрасные и тепловизионные камеры для обнаружения источников тепла#

Как следует из названия, тепловизионные камеры широко применяются для обнаружения источников тепла в самых разных областях, включая производственные отрасли и автомобильные заводы. Эти камеры измеряют температуру и могут предупреждать пользователей, если обнаруживают критически высокие или низкие значения. Улавливая невидимое человеческому глазу инфракрасное излучение, камеры обеспечивают точные измерения температуры. Их часто называют инфракрасными камерами; они применяются не только в промышленности. Например, тепловизионные камеры используют в сельском хозяйстве, чтобы следить за здоровьем скота, при обследовании зданий для обнаружения утечек тепла и при тушении пожаров для поиска очагов возгорания.

Рис. 4. Пожарные используют тепловизионные камеры для поиска очагов возгорания.

Тепловизионная съёмка в промышленности#

Машины и электрические системы на производственных предприятиях или нефтегазовых платформах часто работают непрерывно и выделяют тепло. Со временем в таких компонентах, как двигатели, подшипники или электрические цепи, может накапливаться избыточное тепло, что потенциально приводит к отказу оборудования или угрозам безопасности.

Тепловизионные камеры помогают операторам следить за этими системами и заранее обнаруживать аномальные скачки температуры. Перегревающийся двигатель можно своевременно отправить на обслуживание и предотвратить дорогостоящую поломку. Регулярно используя тепловизионную съёмку при проверках, предприятия могут внедрить предиктивное обслуживание, сократить простои, продлить срок службы оборудования и повысить безопасность условий труда. Это помогает улучшить общую эффективность предприятия и свести к минимуму риск неожиданных отказов.

Замедленная и высокоскоростная съёмка для захвата движения#

Высокоскоростные камеры снимают более 10 000 кадров в секунду (FPS), что позволяет им фиксировать быстрые движения с исключительной точностью. Например, если изделия быстро движутся по производственной линии, высокоскоростные камеры можно использовать для наблюдения за ними и обнаружения любых отклонений.

Замедленные камеры, напротив, снимают с высокой частотой кадров, а затем замедляют воспроизведение. Так зрители могут разглядеть детали, которые часто ускользают при просмотре в реальном времени. Такие камеры используют для оценки характеристик огнестрельного оружия и взрывчатых материалов. Возможность замедлить и проанализировать сложные движения делает их идеальными для таких задач.

В некоторых случаях сочетание высокоскоростных и замедленных камер помогает подробно анализировать быстрые и медленные объекты в рамках одного события. Например, представь, что мы анализируем игру в гольф. Высокоскоростные камеры могут измерить скорость мяча для гольфа, а замедленные — проанализировать движения замаха и контроль тела игрока.

Рис. 5. Использование компьютерного зрения и высокоскоростных камер для анализа замаха игрока в гольф.

Мультиспектральная съёмка в компьютерном зрении#

Мультиспектральные камеры — это специализированные устройства, способные за один снимок регистрировать несколько диапазонов светового спектра, включая ультрафиолетовый и инфракрасный. Мультиспектральная съёмка позволяет получать ценные подробные данные, недоступные обычным камерам. Как и гиперспектральные камеры, которые захватывают ещё больше узких и непрерывных диапазонов света, мультиспектральные камеры применяют в таких областях, как сельское хозяйство, геология, экологический мониторинг и медицинская визуализация. Например, в здравоохранении мультиспектральные камеры помогают визуализировать различные ткани, снимая их в нескольких диапазонах длин волн.

Рис. 6. Сравнение RGB-, мультиспектральной и гиперспектральной съёмки.

Кроме того, дроны с мультиспектральными камерами заметно меняют сельское хозяйство. Они могут на ранней стадии выявлять нездоровые растения или растения, поражённые насекомыми и вредителями. Эти камеры анализируют ближний инфракрасный диапазон: здоровые растения обычно отражают больше ближнего инфракрасного света, чем нездоровые. Применяя такие методы AI в сельском хозяйстве, фермеры могут заранее принимать меры, повышать урожайность и сокращать потери урожая.

Камеры LiDAR для автономных транспортных средств#

Камеры LiDAR используют лазерные импульсы для создания трёхмерных карт и обнаружения удалённых объектов. Они эффективны в самых разных условиях — в тумане, под дождём, в темноте и при высоких температурах, хотя суровые погодные условия, например дождь или туман, могут снижать их производительность. LiDAR широко используют в таких приложениях, как беспилотные автомобили, для навигации и обнаружения препятствий.

LiDAR работает как глаза автомобиля: испускает лазерные импульсы и измеряет время, за которое они отражаются обратно. Эти данные помогают автомобилю рассчитывать расстояния и распознавать такие объекты, как автомобили, пешеходы и светофоры, обеспечивая обзор на 360 градусов для более безопасного вождения.

Подводим итоги#

В компьютерном зрении камеры служат глазами, позволяющими машинам видеть и интерпретировать окружающий мир подобно человеку. Выбор подходящего типа камеры — залог успеха разных приложений компьютерного зрения. От стандартных RGB-камер до передовых систем LiDAR — каждый тип обладает уникальными характеристиками для конкретных задач. Понимая разнообразие камер и области их применения, разработчики и исследователи смогут эффективнее настраивать модели компьютерного зрения для решения сложных задач реального мира.

Узнай больше об AI в нашем репозитории GitHub. Присоединяйся к нашему сообществу, чтобы познакомиться с единомышленниками, увлечёнными AI в компьютерном зрении. Подробнее о применении компьютерного зрения в здравоохранении и производстве читай на страницах наших решений.