Камеры компьютерного зрения и их применение

Многие технические факторы, такие как данные, алгоритмы и вычислительная мощность, определяют успех приложений с искусственным интеллектом (ИИ). В частности, в компьютерном зрении — подразделе ИИ, который помогает машинам анализировать и понимать изображения и видео — одним из самых важных факторов является источник данных: камера. Качество и тип камер, используемых для приложений компьютерного зрения, напрямую влияют на производительность моделей ИИ.

Выбор подходящей камеры критически важен, так как для разных задач компьютерного зрения требуются разные виды визуальных данных. Например, камеры высокого разрешения используются в таких задачах, как распознавание лиц, где нужно фиксировать мелкие детали лица с высокой точностью. Напротив, камеры с более низким разрешением подходят для задач вроде мониторинга очередей, где важнее общие закономерности, чем сложные детали.

Сегодня существует множество типов камер, каждый из которых разработан для определенных целей. Понимание различий между ними поможет тебе оптимизировать твои инновации в компьютерном зрении. Давай разберем различные типы камер для компьютерного зрения и их использование в разных отраслях.

Link to this sectionОбзор RGB-камер для компьютерного зрения#

RGB-камеры (красный, зеленый и синий) широко используются в приложениях компьютерного зрения. Они фиксируют изображения в видимом спектре с длиной волны от 400 до 700 нанометров (нм). Поскольку эти изображения близки к тому, как видит человек, RGB-камеры применяются во многих задачах, таких как обнаружение объектов, сегментация экземпляров и оценка позы в ситуациях, когда человеческого зрения достаточно.

Рис. 1. Обзор принципа работы RGB-камер.

Эти задачи обычно включают идентификацию и обнаружение объектов в двумерной (2D) перспективе, где для точных результатов не требуется фиксация глубины. Однако, когда приложению нужна информация о глубине, например в 3D-обнаружении объектов или робототехнике, используются RGB-D-камеры (Red, Green, Blue, and Depth). Эти камеры объединяют RGB-данные с датчиками глубины, чтобы фиксировать 3D-детали и предоставлять измерения глубины в реальном времени.

Link to this sectionИспользование RGB-D-камер в розничных магазинах#

Интересное применение, где RGB-D камеры могут оказаться полезными, — это виртуальная примерка, концепция, которая становится всё популярнее в розничных магазинах. Проще говоря, умные экраны, оснащенные RGB-D камерами и сенсорами, могут собирать такие данные, как рост покупателя, форма тела и ширина плеч. Используя эту информацию, система может в цифровом виде накладывать одежду на живое изображение клиента. Задачи компьютерного зрения, такие как сегментация экземпляров и оценка позы, могут обрабатывать визуальные данные, чтобы точно обнаруживать тело клиента и подгонять одежду под его пропорции в режиме реального времени.

Рис. 2. Пример виртуальной примерки.

Виртуальные примерки дают покупателям возможность увидеть 3D-модель того, как будет сидеть вещь, а некоторые системы могут даже имитировать движение ткани для создания более реалистичного опыта. Компьютерное зрение и RGB-D-камеры позволяют покупателям не заходить в примерочные и мерить одежду мгновенно. Это экономит время, облегчает сравнение стилей и размеров и улучшает общий опыт покупок.

Link to this sectionСтереоскопическое зрение и камеры с измерением времени пролета (ToF)#

Стереокамеры — это тип камер, использующих несколько датчиков изображения для фиксации глубины путем сравнения изображений, полученных под разными углами. Они точнее, чем системы с одним датчиком. Между тем, камеры или датчики с измерением времени пролета (ToF) определяют расстояние, излучая инфракрасный свет, который отражается от объектов и возвращается к датчику. Процессор камеры вычисляет время, за которое свет возвращается, чтобы определить расстояние.

Рис. 3. Обзор принципа работы ToF-камер.

В некоторых случаях стереокамеры интегрируются с ToF-датчиками, объединяя преимущества обоих устройств для быстрой и высокоточной фиксации глубины. Сочетание измерений расстояния в реальном времени, свойственных ToF-датчикам, с детальным восприятием глубины стереокамерой делает их идеальными для таких применений, как автономные транспортные средства и потребительская электроника, где важны как скорость, так и точность.

Link to this sectionПовседневный пример использования ToF-камеры для определения глубины#

Возможно, ты использовал ToF-камеру, даже не подозревая об этом. На самом деле популярные смартфоны таких брендов, как Samsung, Huawei и Realme, часто включают ToF-датчики для улучшения возможностей определения глубины. Точная информация о глубине, которую предоставляют эти камеры, используется для создания популярного эффекта боке, когда фон размыт, а объект съемки остается в фокусе.

ToF-датчики становятся незаменимыми и для других областей, помимо фотографии, таких как распознавание жестов и дополненная реальность (AR). Например, смартфоны, такие как Samsung Galaxy S20 Ultra и Huawei P30 Pro, используют эти датчики для построения 3D-карты глубины в реальном времени, улучшая как качество съемки, так и интерактивный опыт.

Link to this sectionИнфракрасные или тепловизионные камеры для обнаружения тепла#

Тепловизионные камеры, как следует из названия, широко используются для обнаружения тепла в различных приложениях, включая производственные отрасли и автомобильные заводы. Эти камеры измеряют температуру и могут уведомлять пользователей при обнаружении критически высоких или низких уровней нагрева. Обнаруживая инфракрасное излучение, невидимое для человеческого глаза, они предоставляют точные температурные показатели. Часто называемые инфракрасными камерами, они находят применение далеко за пределами промышленных объектов. Например, тепловизоры применяются в сельском хозяйстве для мониторинга здоровья скота, при инспекции зданий для поиска утечек тепла, а также в пожаротушении для обнаружения очагов возгорания.

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

Link to this sectionТепловизионная съемка для промышленных применений#

Оборудование и электрические системы на производственных предприятиях или нефтегазовых платформах часто работают непрерывно, выделяя тепло в качестве побочного продукта. Со временем избыточный нагрев может возникнуть в таких компонентах, как двигатели, подшипники или электрические цепи, что потенциально может привести к поломке оборудования или угрозе безопасности.

Тепловизионные камеры помогают операторам следить за системами, выявляя аномальные скачки температуры на ранней стадии. Перегревающийся двигатель можно поставить в график технического обслуживания, чтобы предотвратить дорогостоящие поломки. Интегрируя тепловизоры в регулярные проверки, предприятия могут внедрить прогнозное обслуживание, сократить время простоя, продлить срок службы оборудования и обеспечить более безопасную рабочую среду. В целом, эффективность производства повышается, а риск неожиданных сбоев сводится к минимуму.

Link to this sectionЗамедленная и высокоскоростная съемка для фиксации движения#

Высокоскоростные камеры предназначены для фиксации более 10 000 кадров в секунду (FPS), что позволяет им обрабатывать быстрые движения с исключительной точностью. Например, когда товары быстро движутся по производственной линии, высокоскоростные камеры можно использовать для контроля и обнаружения любых аномалий.

С другой стороны, камеры для замедленной съемки могут снимать с высокой частотой кадров, а затем снижать скорость воспроизведения. Это позволяет наблюдать детали, которые часто ускользают в реальном времени. Такие камеры используются для оценки характеристик огнестрельного оружия и взрывчатых веществ. Возможность замедлить и проанализировать сложные движения идеально подходит для подобных задач.

В некоторых ситуациях сочетание высокоскоростной и замедленной съемки помогает провести детальный анализ быстрых и медленно движущихся объектов в рамках одного события. Допустим, мы анализируем игру в гольф. Высокоскоростные камеры могут измерить скорость мяча, а камеры для замедленной съемки — проанализировать движения свинга игрока и контроль тела.

Рис. 5. Использование компьютерного зрения и высокоскоростных камер для анализа свинга в гольфе.

Link to this sectionМультиспектральная съемка в компьютерном зрении#

Мультиспектральные камеры — это специализированные устройства, способные фиксировать несколько длин волн светового спектра, включая ультрафиолет и инфракрасное излучение, за один кадр. Мультиспектральная съемка дает ценные детализированные данные, которые не могут захватить традиционные камеры. Подобно гиперспектральным камерам, которые фиксируют еще более узкие и непрерывные диапазоны света, мультиспектральные камеры применяются в таких областях, как сельское хозяйство, геология, мониторинг окружающей среды и медицинская визуализация. Например, в здравоохранении они помогают визуализировать различные ткани, делая снимки в разных диапазонах волн.

Рис. 6. Сравнение RGB, мультиспектральной и гиперспектральной съемки.

Точно так же дроны, оснащенные мультиспектральными камерами, добиваются значительных успехов в сельском хозяйстве. Они могут выявлять больные растения или растения, пораженные насекомыми и вредителями, на ранней стадии. Эти камеры анализируют ближний инфракрасный спектр, а здоровые растения обычно отражают больше такого света, чем больные. Применяя такие ИИ-технологии в сельском хозяйстве, фермеры могут заблаговременно принимать меры для повышения урожайности и снижения потерь.

Link to this sectionLiDAR-камеры для автономных транспортных средств#

LiDAR-камеры (Light Detection and Ranging) используют лазерные импульсы для создания 3D-карт и обнаружения объектов на расстоянии. Они эффективны во многих условиях, таких как туман, дождь, темнота и высокие температуры, хотя тяжелые погодные условия, такие как ливень или сильный туман, могут снижать их эффективность. LiDAR широко используется в таких задачах, как автопилотируемые автомобили, для навигации и обнаружения препятствий.

LiDAR действует как глаза автомобиля: испускает лазерные импульсы и измеряет время их возвращения после отражения. Эти данные помогают машине рассчитывать расстояния и распознавать объекты, такие как автомобили, пешеходы и сигналы светофора, обеспечивая круговой обзор для более безопасного вождения.

Link to this sectionПодводим итоги#

В компьютерном зрении камеры служат глазами, которые позволяют машинам видеть и интерпретировать мир подобно тому, как это делает человек. Правильный выбор камеры — ключ к успеху приложений компьютерного зрения. От стандартных RGB-камер до продвинутых LiDAR-систем — каждый тип предлагает уникальные возможности, подходящие для конкретных задач. Понимая разнообразие камерных технологий и их применение, разработчики и исследователи могут лучше оптимизировать модели компьютерного зрения для решения сложных реальных задач.

Узнай больше об ИИ, посетив наш репозиторий на GitHub. Присоединяйся к нашему сообществу, чтобы пообщаться с единомышленниками в сфере ИИ-зрения. Подробнее о применении компьютерного зрения в здравоохранении и промышленности читай на наших страницах с решениями.