Камеры для компьютерного зрения и их применения
От RGB-камер до сенсоров LiDAR — изучи, как разные типы камер для компьютерного зрения используются в различных приложениях и отраслях.
Многие технические факторы, такие как данные, алгоритмы и вычислительная мощность, влияют на успешность приложения на основе искусственного интеллекта (AI). В частности, в компьютерном зрении — области AI, которая позволяет машинам анализировать и понимать изображения и видео, — одним из наиболее важных 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 с высоким разрешением используются в таких приложениях, как распознавание лиц, где необходимо с высокой точностью запечатлеть мелкие детали лица. Камеры с более низким разрешением, напротив, можно применять для таких задач, как мониторинг очередей, где важнее общие закономерности, а не сложные детали.
Сегодня доступно множество типов камер, каждый из которых предназначен для определённых задач. Понимание их различий поможет тебе оптимизировать инновации в области компьютерного зрения. Давай рассмотрим различные типы камер компьютерного зрения и их применение в разных отраслях.
Изучаем RGB-камеры для компьютерного зрения#
RGB-камеры (красный, зелёный и синий) широко используются в приложениях компьютерного зрения. Они захватывают изображения в видимом спектре с длинами волн от 400 до 700 нанометров (nm). Поскольку такие изображения похожи на то, как видят люди, RGB-камеры применяются для множества задач, включая обнаружение объектов, сегментацию экземпляров и оценку позы, когда достаточно зрения, близкого к человеческому.
Рис. 1. Обзор принципа работы RGB-камер.
Эти задачи обычно включают распознавание и обнаружение объектов с двумерной (2D) перспективы, когда для получения точных результатов не требуется захватывать глубину. Однако если приложению нужна информация о глубине, например для обнаружения 3D-объектов или робототехники, используются RGB-D-камеры (красный, зелёный, синий и глубина). Эти камеры объединяют данные RGB с датчиками глубины, чтобы захватывать 3D-детали и предоставлять измерения глубины в реальном времени.
Использование RGB-D-камер в розничных магазинах#
Интересный пример применения RGB-D-камер — виртуальная примерка, концепция, которая становится всё популярнее в розничных магазинах. Проще говоря, интеллектуальные экраны со встроенными 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 наложить одежду на изображение покупателя в реальном времени. Задачи компьютерного зрения, такие как сегментация экземпляров и оценка позы, обрабатывают визуальные данные, чтобы точно обнаружить тело покупателя и в реальном времени подогнать одежду под его пропорции.
Рис. 2. Пример виртуальной примерки.
Виртуальная примерка позволяет покупателям увидеть в 3D, как будет сидеть наряд, а некоторые системы даже могут имитировать движение ткани для более реалистичного опыта. Компьютерное зрение и RGB-D-камеры позволяют покупателям не посещать примерочную и мгновенно примерять одежду. Это экономит время, упрощает сравнение фасонов и размеров и улучшает общий опыт покупок.
Стереосъёмка и камеры на основе времени пролёта (ToF)#
Стереокамеры используют несколько датчиков изображения для захвата глубины, сравнивая изображения, снятые под разными углами. Они точнее систем с одним датчиком. Камеры или датчики времени пролёта (ToF) измеряют расстояние, испуская инфракрасный свет, который отражается от объектов и возвращается к датчику. Процессор камеры вычисляет время возврата света, чтобы определить расстояние.
Рис. 3. Обзор принципа работы камер ToF.
В некоторых случаях стереокамеры объединяют с датчиками ToF, сочетая преимущества обоих устройств для быстрого и высокоточного захвата информации о глубине. Сочетание измерений расстояния в реальном времени от датчика ToF с подробным восприятием глубины стереокамеры делает такую систему идеальной для приложений вроде автономных транспортных средств и потребительской электроники, где одинаково важны скорость и точность.
Повседневный пример определения глубины с помощью камеры времени пролёта (ToF)#
Возможно, ты уже пользовался камерой времени пролёта (ToF), даже не подозревая об этом. Популярные смартфоны таких брендов, как Samsung, Huawei и Realme, часто оснащены датчиками ToF для улучшения возможностей определения глубины. Точная информация о глубине, которую предоставляют эти камеры, используется для создания популярного эффекта боке: фон размывается, а объект остаётся в резком фокусе.
Датчики ToF также становятся необходимыми для других приложений помимо фотографии, например распознавания жестов и дополненной реальности (AR). Например, телефоны вроде Samsung Galaxy S20 Ultra и Huawei P30 Pro используют эти датчики для построения карты глубины 3D в реальном времени, улучшая как фотографию, так и интерактивные возможности.
Инфракрасные и тепловизионные камеры для обнаружения тепла#
Тепловизионные камеры, как следует из их названия, широко используются для обнаружения тепла в различных приложениях, включая производственные отрасли и автомобильные заводы. Эти камеры измеряют температуру и могут предупреждать пользователей при обнаружении критических значений — слишком высоких или слишком низких. Обнаруживая инфракрасное излучение, невидимое человеческому глазу, они обеспечивают точные измерения температуры. Их часто называют инфракрасными камерами, а применяются они не только в промышленности. Например, тепловизионные камеры используют в сельском хозяйстве для контроля здоровья домашнего скота, при обследовании зданий для выявления утечек тепла и в пожаротушении для обнаружения очагов возгорания.
Рис. 4. Пожарные используют тепловизионные камеры для обнаружения очагов возгорания.
Тепловизионная съёмка для промышленных приложений#
Машины и электрические системы на производственных предприятиях или нефтегазовых платформах часто работают непрерывно и выделяют тепло как побочный продукт. Со временем в таких компонентах, как двигатели, подшипники и электрические цепи, может накапливаться избыточное тепло, что потенциально приводит к отказу оборудования или угрозам безопасности.
Тепловизионные камеры помогают операторам контролировать эти системы, заранее обнаруживая аномальные скачки температуры. Перегревающийся двигатель можно вовремя отправить на техническое обслуживание, предотвратив дорогостоящую поломку. Интегрируя тепловизионную съёмку в регулярные проверки, предприятия могут внедрить прогнозное обслуживание, сократить простои, продлить срок службы оборудования и обеспечить более безопасные условия работы. В целом это позволяет повысить производительность предприятия и снизить риск неожиданных отказов.
Высокоскоростные и замедленные камеры для захвата движения#
Высокоскоростные камеры предназначены для съёмки более 10 000 кадров в секунду (FPS), чтобы обрабатывать быстрые движения с исключительной точностью. Например, когда изделия быстро перемещаются по производственной линии, высокоскоростные камеры можно использовать для их мониторинга и обнаружения любых аномалий.
С другой стороны, камеры для замедленной съёмки могут записывать видео с высокой частотой кадров, а затем снижать скорость воспроизведения. Это позволяет зрителям замечать детали, которые часто остаются незаметными в реальном времени. Такие камеры используют для оценки характеристик огнестрельного оружия и взрывчатых материалов. Возможность замедлять и анализировать сложные движения идеально подходит для подобных приложений.
В некоторых ситуациях сочетание высокоскоростных камер и камер для замедленной съёмки помогает подробно анализировать быстро и медленно движущиеся объекты в рамках одного события. Представим, что мы анализируем игру в гольф. Высокоскоростные камеры могут измерить скорость полёта мяча для гольфа, а камеры для замедленной съёмки — проанализировать движения замаха и контроль тела гольфиста.
Рис. 5. Использование компьютерного зрения и высокоскоростных камер для анализа замаха гольфиста.
Мультиспектральная съёмка в компьютерном зрении#
Мультиспектральные камеры — это специализированные устройства, способные за один снимок записывать несколько длин волн светового спектра, включая ультрафиолетовый и инфракрасный диапазоны. Мультиспектральная съёмка предоставляет подробные ценные данные, которые традиционные камеры захватить не могут. Как и гиперспектральные камеры, которые захватывают ещё больше узких и непрерывных диапазонов света, мультиспектральные камеры используются в таких областях, как сельское хозяйство, геология, экологический мониторинг и медицинская визуализация. Например, в здравоохранении мультиспектральные камеры помогают визуализировать различные ткани, создавая изображения в нескольких диапазонах длин волн.
Рис. 6. Сравнение RGB-, мультиспектральной и гиперспектральной съёмки.
Аналогично, дроны, оснащённые системами мультиспектральной съёмки, активно развиваются в сельском хозяйстве. Они могут на ранней стадии выявлять нездоровые растения или растения, поражённые насекомыми и вредителями. Эти камеры анализируют ближний инфракрасный спектр: здоровые растения обычно отражают больше ближнего инфракрасного света, чем нездоровые. Внедряя такие методы AI в сельском хозяйстве, фермеры могут заранее принимать контрмеры, повышать урожайность и сокращать потери урожая.
Камеры LiDAR для автономных транспортных средств#
Камеры LiDAR (обнаружение и определение дальности с помощью света) используют лазерные импульсы для создания 3D-карт и обнаружения объектов на расстоянии. Они эффективны в самых разных условиях, включая туман, дождь, темноту и высокую температуру, хотя сильные погодные явления, такие как дождь или туман, могут повлиять на их работу. LiDAR часто применяется в таких системах, как беспилотные автомобили, для навигации и обнаружения препятствий.
LiDAR действует подобно глазам автомобиля: он испускает лазерные импульсы и измеряет время их возвращения после отражения. Эти данные помогают автомобилю вычислять расстояния и распознавать такие объекты, как автомобили, пешеходы и светофоры, обеспечивая обзор на 360 градусов для более безопасного вождения.
Собираем всё воедино#
В компьютерном зрении камеры служат глазами, позволяющими машинам видеть и интерпретировать окружающий мир подобно людям. Выбор подходящего типа камеры — ключевой фактор успеха различных приложений компьютерного зрения. От стандартных RGB-камер до современных систем LiDAR — каждый тип обладает уникальными характеристиками для определённых задач. Понимая разнообразие технологий камер и области их применения, разработчики и исследователи смогут эффективнее оптимизировать модели компьютерного зрения для решения сложных задач реального мира.
Узнай больше об AI, посетив наш репозиторий GitHub. Присоединяйся к нашему сообществу, чтобы общаться с другими энтузиастами AI в области компьютерного зрения. Узнай больше о применении компьютерного зрения в здравоохранении и производстве на наших страницах решений.
