Камеры компьютерного зрения и их применение

Многие технические факторы, такие как данные, алгоритмы и вычислительные мощности, способствуют успеху приложений искусственного интеллекта (ИИ). В частности, в компьютерном зрении, подполе ИИ, которое фокусируется на предоставлении машинам возможности анализировать и понимать изображения и видео, одним из наиболее важных факторов является источник входных данных - камера. Качество и тип камер, используемых для приложений компьютерного зрения, напрямую влияют на производительность моделей ИИ.

Выбор правильной камеры очень важен, поскольку для различных задач компьютерного зрения требуются разные типы визуальных данных. Например, камеры с высоким разрешением используются в таких приложениях, как распознавание лиц, где необходимо точно улавливать мелкие детали лица. В отличие от этого, камеры с более низким разрешением можно использовать в таких задачах, как мониторинг очередей, которые в большей степени зависят от общих закономерностей, чем от сложных деталей.

В настоящее время существует множество типов камер, каждая из которых предназначена для удовлетворения конкретных потребностей. Понимание их различий поможет вам оптимизировать инновации в области компьютерного зрения. Давайте рассмотрим различные типы камер компьютерного зрения и их применение в различных отраслях.

Исследование RGB-камер для компьютерного зрения

Камеры RGB (красный, зеленый и синий) широко используются в приложениях компьютерного зрения. Они захватывают изображения в видимом спектре в диапазоне длин волн от 400 до 700 нанометров (нм). Поскольку эти изображения похожи на то, как видит человек, RGB-камеры используются для решения многих задач, таких как обнаружение объектов, сегментация объектов и оценка позы в ситуациях, когда достаточно человеческого зрения. 

‍

Эти задачи обычно связаны с идентификацией и обнаружением объектов с двухмерной (2D) точки зрения, где захват глубины не требуется для получения точных результатов. Однако если для решения задачи требуется информация о глубине, например при обнаружении 3D-объектов или в робототехнике, используются камеры RGB-D (Red, Green, Blue и Depth). Эти камеры объединяют RGB-данные с датчиками глубины для захвата 3D-деталей и измерения глубины в реальном времени.

Использование RGB-D камер в розничных магазинах

Интересное приложение, в котором RGB-D-камеры могут пригодиться, - это виртуальные примерки, концепция, которая становится все более популярной в розничных магазинах. Проще говоря, смарт-экраны, оснащенные RGB-D-камерами и датчиками, могут собирать данные о росте покупателя, его фигуре и ширине плеч. Используя эту информацию, система может в цифровом виде наложить одежду на живое изображение покупателя. Задачи компьютерного зрения, такие как сегментация экземпляров и оценка позы, позволяют обрабатывать визуальные данные для точного определения фигуры покупателя и выравнивания одежды в соответствии с его пропорциями в режиме реального времени.

‍

Виртуальные примерки позволяют покупателям увидеть, как сидит наряд в 3D, а некоторые системы могут даже имитировать движение ткани для большей реалистичности. Компьютерное зрение и RGB-D камеры позволяют покупателям не ходить в примерочную, а сразу же примерять одежду. Это экономит время, облегчает сравнение фасонов и размеров и улучшает общее впечатление от покупок. 

Понимание стереоизображений и времяпролетных (ToF) камер

Стереокамеры - это тип камер, в которых используется несколько датчиков изображения для определения глубины путем сравнения изображений с разных углов. Они более точны, чем системы с одним датчиком. Камеры или датчики, работающие по принципу "время пролета" (Time-of-Flight, ToF), измеряют расстояние, излучая инфракрасный свет, который отражается от объектов и возвращается на датчик. Время, необходимое для возвращения света, рассчитывается процессором камеры для определения расстояния. 

‍

В некоторых случаях стереокамеры интегрируются с ToF-датчиками, объединяя сильные стороны обоих устройств для быстрого и точного получения информации о глубине. Сочетание измерения расстояния в реальном времени с помощью ToF-датчика и детального восприятия глубины стереокамерой делает их идеальными для таких приложений, как автономные транспортные средства и бытовая электроника, где важны и скорость, и точность.

Повседневный пример глубинного зондирования с помощью камеры с временным пролетом (ToF)

Вполне возможно, что вы уже использовали камеру Time-of-Flight (ToF), даже не подозревая об этом. На самом деле популярные смартфоны таких брендов, как Samsung, Huawei и Realme, часто оснащаются датчиками ToF 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 резком фокусе.

ToF-датчики становятся незаменимыми и в других сферах, помимо фотографии, например, в распознавании жестов и дополненной реальности (AR). Например, такие телефоны, как Samsung Galaxy S20 Ultra и Huawei P30 Pro, используют эти датчики для определения глубины 3D в режиме реального времени, что улучшает как фотосъемку, так и интерактивные возможности.

Инфракрасные или тепловизионные камеры для обнаружения тепла

Тепловые камеры, как следует из названия, широко используются для обнаружения тепла в различных областях, включая обрабатывающую промышленность и автомобильные заводы. Эти камеры измеряют температуру и могут использоваться для оповещения пользователей при обнаружении критических уровней тепла - слишком высоких или слишком низких. Обнаруживая невидимое человеческому глазу инфракрасное излучение, они обеспечивают точные показания температуры. Их часто называют инфракрасными камерами, но их применение выходит за рамки промышленных объектов. Например, тепловизоры используются в сельском хозяйстве для контроля состояния скота, при проверке зданий для выявления утечек тепла и при пожаротушении для обнаружения очагов возгорания.

‍

Тепловидение для промышленных применений

Машины и электрические системы на производственных предприятиях или нефтяных и газовых вышках часто работают непрерывно и выделяют тепло в качестве побочного продукта. Со временем в таких компонентах, как двигатели, подшипники или электрические цепи, может произойти чрезмерное нагревание, что может привести к поломке оборудования или угрозе безопасности. 

Тепловизионные камеры помогают операторам контролировать эти системы, своевременно обнаруживая аномальные скачки температуры. Перегревающийся двигатель можно запланировать для проведения технического обслуживания и предотвращения дорогостоящих поломок. Интегрируя тепловидение в регулярные проверки, промышленные предприятия могут внедрить предиктивное обслуживание, сократить время простоя, продлить срок службы оборудования и обеспечить более безопасную рабочую среду. В целом можно повысить производительность оборудования и свести к минимуму риск неожиданных отказов.

Медленные и высокоскоростные камеры для захвата движения

Высокоскоростные камеры предназначены для съемки более 10 000 кадров в секунду (FPS), поэтому они могут обрабатывать быстрые движения с исключительной точностью. Например, когда продукция быстро перемещается по производственной линии, высокоскоростные камеры могут использоваться для наблюдения за ней и обнаружения любых отклонений.

С другой стороны, замедленные камеры позволяют снимать видео с высокой частотой кадров, а затем снижать скорость воспроизведения. Это позволяет зрителям заметить детали, которые часто не видны в реальном времени. Такие камеры используются для оценки характеристик огнестрельного оружия и взрывчатых веществ. Возможность замедления и анализа сложных движений идеально подходит для такого рода приложений.

В некоторых ситуациях сочетание высокоскоростных и замедленных камер может помочь в детальном анализе быстро- и медленно движущихся объектов в рамках одного события. Допустим, мы анализируем игру в гольф. Высокоскоростные камеры могут измерить скорость мяча для гольфа, а замедленные - проанализировать движения гольфиста и контроль над телом.

‍

Мультиспектральная визуализация в компьютерном зрении

Многоспектральные камеры - это специализированные устройства, способные регистрировать несколько длин волн светового спектра, включая ультрафиолетовое и инфракрасное излучение, за один снимок. Мультиспектральная съемка позволяет получить ценные подробные данные, которые не могут зафиксировать традиционные камеры. Подобно гиперспектральным камерам, которые захватывают еще более узкие и непрерывные полосы света, мультиспектральные камеры используются в таких областях, как сельское хозяйство, геология, мониторинг окружающей среды и медицинская визуализация. Например, в здравоохранении мультиспектральные камеры помогают визуализировать различные ткани, получая изображения в нескольких диапазонах длин волн.

‍

Аналогичным образом дроны, оснащенные мультиспектральной съемкой, добиваются значительных успехов в сельском хозяйстве. Они могут выявлять нездоровые растения или пораженные насекомыми-вредителями на ранних стадиях. Эти камеры могут анализировать ближний инфракрасный спектр, а здоровые растения, как правило, отражают больше ближнего инфракрасного света, чем их нездоровые собратья. Применяя такие методы искусственного интеллекта в сельском хозяйстве, фермеры смогут заблаговременно принимать контрмеры, чтобы повысить урожайность и снизить потери урожая.

Камеры LiDAR для автономных транспортных средств

Камеры LiDAR (Light Detection and Ranging) используют лазерные импульсы для создания 3D-карт и обнаружения объектов на расстоянии. Они эффективны в различных условиях, таких как туман, дождь, темнота и высокие температуры, хотя сильная погода, такая как дождь или туман, может повлиять на их работу. LiDAR широко используется в таких приложениях, как самоуправляемые автомобили, для навигации и обнаружения препятствий. 

LiDAR действует как глаза автомобиля, посылая лазерные импульсы и измеряя время их отражения. Эти данные помогают автомобилю рассчитать расстояние и идентифицировать такие объекты, как автомобили, пешеходы и светофоры, обеспечивая 360-градусный обзор для более безопасного вождения.

Все в фокусе

Когда речь идет о компьютерном зрении, камеры служат глазами, которые позволяют машинам видеть и интерпретировать мир так же, как это делает человек. Выбор правильного типа камеры является ключом к успеху различных приложений компьютерного зрения. От стандартных RGB-камер до продвинутых систем LiDAR - каждый тип предлагает уникальные возможности, подходящие для решения конкретных задач. Понимая разнообразие технологий камер и их применение, разработчики и исследователи могут лучше оптимизировать модели компьютерного зрения для решения сложных реальных задач.

Узнайте больше об искусственном интеллекте, заглянув в наш репозиторий на GitHub. Присоединяйтесь к нашему сообществу и общайтесь с другими единомышленниками - энтузиастами Vision AI. Узнайте больше о применении компьютерного зрения в здравоохранении и производстве на страницах наших решений.