От RGB-камер до датчиков LiDAR, узнайте, как различные типы камер компьютерного зрения используются в различных приложениях в разных отраслях.
Настраивайтесь на YOLO Vision 2025!
25 сентября 2025 г.
10:00 — 18:00 BST
Гибридное мероприятие
От RGB-камер до датчиков LiDAR, узнайте, как различные типы камер компьютерного зрения используются в различных приложениях в разных отраслях.
Многие технические факторы, такие как данные, алгоритмы и вычислительная мощность, способствуют успеху приложения искусственного интеллекта (AI). В частности, в компьютерном зрении, подобласти AI, которая фокусируется на предоставлении машинам возможности анализировать и понимать изображения и видео, одним из наиболее важных факторов является входной или источник данных: камера. Качество и тип камер, используемых для приложения компьютерного зрения, напрямую влияют на производительность AI-моделей.
Выбор правильной камеры имеет решающее значение, поскольку разные задачи компьютерного зрения требуют разных типов визуальных данных. Например, камеры с высоким разрешением используются для таких приложений, как распознавание лиц, где необходимо с высокой точностью запечатлеть мелкие детали лица. В отличие от этого, камеры с более низким разрешением можно использовать для таких задач, как мониторинг очередей, которые зависят от более широких закономерностей, а не от сложных деталей.
В настоящее время существует множество типов камер, каждая из которых предназначена для удовлетворения конкретных потребностей. Понимание их различий может помочь вам оптимизировать ваши инновации в области компьютерного зрения. Давайте рассмотрим различные типы камер компьютерного зрения и их применение в различных отраслях.
RGB (красный, зеленый и синий) камеры 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 видят люди, RGB-камеры используются для многих задач, таких как обнаружение объектов, сегментация экземпляров и оценка позы в ситуациях, когда достаточно человеческого зрения.
Эти задачи обычно включают идентификацию и обнаружение объектов с двумерной (2D) перспективы, где захват глубины не требуется для получения точных результатов. Однако, когда приложению требуется информация о глубине, например, в 3D-обнаружении объектов или робототехнике, используются RGB-D (Red, Green, Blue, and Depth) камеры. Эти камеры объединяют RGB-данные с датчиками глубины для захвата 3D-деталей и предоставления измерений глубины в реальном времени.
Интересным применением, где могут пригодиться RGB-D камеры, являются виртуальные примерочные, концепция, которая становится все более популярной в розничных магазинах. Проще говоря, интеллектуальные экраны, интегрированные с RGB-D камерами и датчиками, 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 покупателя. Задачи компьютерного зрения, такие как сегментация экземпляров и оценка позы, могут обрабатывать визуальные данные, чтобы точно определять тело покупателя и выравнивать одежду в соответствии с его пропорциями в режиме реального времени.
Виртуальные примерочные дают клиентам трехмерное представление о том, как будет сидеть наряд, а некоторые системы могут даже имитировать движение ткани для более реалистичного опыта. Компьютерное зрение и RGB-D камеры позволяют клиентам пропустить примерочную и мгновенно примерить одежду. Это экономит время, упрощает сравнение стилей и размеров и улучшает общее впечатление от покупок.
Стереокамеры — это тип камер, использующих несколько датчиков изображения для захвата глубины путем сравнения изображений, полученных под разными углами. Они более точны, чем системы с одним датчиком. В то же время, камеры или датчики Time-of-Flight (ToF) измеряют расстояния, излучая инфракрасный свет, который отражается от объектов и возвращается к датчику. Время, необходимое свету для возврата, вычисляется процессором камеры для определения расстояния.
В некоторых случаях стереокамеры интегрируются с датчиками ToF, объединяя сильные стороны обоих устройств для быстрого и точного захвата информации о глубине. Сочетание измерений расстояния в реальном времени датчика ToF с детальным восприятием глубины стереокамеры делает его идеальным для таких приложений, как автономные транспортные средства и бытовая электроника, где жизненно важны как скорость, так и точность.
Возможно, вы использовали камеру Time-of-Flight (ToF), даже не осознавая этого. Фактически, популярные смартфоны от таких брендов, как Samsung, Huawei и Realme, часто включают датчики ToF для улучшения возможностей определения глубины. Точная информация о глубине, которую предоставляют эти камеры, используется для создания популярного эффекта боке, когда фон размывается, а объект остается в фокусе.
ToF-сенсоры также становятся необходимыми для других приложений, помимо фотографии, таких как распознавание жестов и дополненная реальность (AR). Например, в таких телефонах, как Samsung Galaxy S20 Ultra и Huawei P30 Pro, эти датчики используются для отображения 3D-глубины в реальном времени, улучшая как фотографию, так и интерактивные возможности.
Тепловизионные камеры, как следует из названия, широко используются для обнаружения тепла в различных приложениях, включая обрабатывающую промышленность и автомобильные заводы. Эти камеры измеряют температуру и могут использоваться для оповещения пользователей при обнаружении критических уровней тепла, которые являются либо слишком высокими, либо слишком низкими. Обнаруживая инфракрасное излучение, невидимое для человеческого глаза, они обеспечивают точные показания температуры. Часто называемые инфракрасными камерами, их использование также выходит за рамки промышленных условий. Например, тепловизионные камеры также используются в сельском хозяйстве для мониторинга здоровья скота, в инспекциях зданий для выявления утечек тепла и в пожаротушении для обнаружения горячих точек.
Оборудование и электрические системы на производственных предприятиях или нефтегазовых платформах часто работают непрерывно и выделяют тепло в качестве побочного продукта. Со временем чрезмерное накопление тепла может происходить в таких компонентах, как двигатели, подшипники или электрические цепи, что потенциально может привести к выходу оборудования из строя или угрозе безопасности.
Тепловизионные камеры могут помочь операторам контролировать эти системы, заблаговременно обнаруживая аномальные скачки температуры. Перегрев двигателя можно запланировать для технического обслуживания и предотвращения дорогостоящих поломок. Благодаря интеграции тепловизионной съемки в регулярные проверки, отрасли могут внедрять прогнозное обслуживание, сокращать время простоя, продлевать срок службы оборудования и обеспечивать более безопасную рабочую среду. В целом, можно повысить производительность предприятия и свести к минимуму риск неожиданных отказов.
Высокоскоростные камеры предназначены для захвата более 10 000 кадров в секунду (FPS), чтобы они могли обрабатывать быстрые движения с исключительной точностью. Например, когда продукты быстро перемещаются по производственной линии, высокоскоростные камеры можно использовать для их мониторинга и обнаружения любых отклонений.
С другой стороны, камеры замедленной съемки можно использовать для записи кадров с высокой частотой, а затем уменьшать скорость воспроизведения. Это позволяет зрителям наблюдать детали, которые часто упускаются в реальном времени. Эти камеры используются для оценки характеристик огнестрельного оружия и взрывчатых материалов. Возможность замедлять и анализировать сложные движения идеально подходит для этого типа применения.
В определенных ситуациях сочетание высокоскоростных и замедленных камер может помочь в детальном анализе быстро и медленно движущихся объектов в рамках одного и того же события. Допустим, мы анализируем игру в гольф. Высокоскоростные камеры могут измерять скорость мяча для гольфа, а замедленные камеры могут анализировать движения замаха гольфиста и контроль тела.
Мультиспектральные камеры — это специализированные устройства, которые могут записывать несколько длин волн светового спектра, включая ультрафиолетовое и инфракрасное излучение, за один снимок. Мультиспектральная визуализация предоставляет ценные подробные данные, которые не могут быть получены с помощью традиционных камер. 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 могут помочь визуализировать различные ткани, захватывая изображения в нескольких диапазонах длин волн.
Аналогично, дроны, оснащенные мультиспектральной съемкой, добиваются значительных успехов в сельском хозяйстве. Они могут выявлять нездоровые растения или растения, пораженные насекомыми и вредителями, на ранней стадии. Эти камеры могут анализировать ближний инфракрасный спектр, и здоровые растения обычно отражают больше ближнего инфракрасного света, чем их нездоровые аналоги. Применяя такие методы ИИ в сельском хозяйстве, фермеры могут заблаговременно принимать контрмеры для повышения урожайности и снижения потерь урожая.
Камеры LiDAR (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 сильные погодные условия, такие как дождь или туман, могут повлиять на их производительность. LiDAR обычно используется в таких приложениях, как автомобили с автоматическим управлением, для навигации и обнаружения препятствий.
LiDAR действует как глаза автомобиля, отправляя лазерные импульсы и измеряя время, необходимое для их отражения. Эти данные помогают автомобилю вычислять расстояния и идентифицировать объекты, такие как автомобили, пешеходы и светофоры, обеспечивая обзор на 360 градусов для более безопасного вождения.
Когда речь идет о компьютерном зрении, камеры служат глазами, которые позволяют машинам видеть и интерпретировать мир так же, как это делают люди. Выбор правильного типа камеры является ключом к успеху различных приложений компьютерного зрения. От стандартных RGB-камер до передовых систем LiDAR – каждый тип предлагает уникальные функции, подходящие для 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 ИИ, посетив наш репозиторий GitHub. Присоединяйтесь к нашему сообществу, чтобы общаться с другими единомышленниками, увлеченными Vision AI. Узнайте больше о применении компьютерного зрения в здравоохранении и производстве на страницах с нашими решениями.
