Изучение компьютерного зрения в навигационных приложениях

В наши дни кажется очень простым достать телефон, ввести пункт назначения и следовать пошаговым инструкциям, чтобы добраться туда. Это занимает всего несколько секунд. Но это повседневное удобство является результатом многолетних технологических достижений. Навигация прошла долгий путь от бумажных карт и компасов до интеллектуальных систем, которые могут понимать мир и реагировать на него в режиме реального времени.

Одной из технологий, лежащих в основе этого сдвига, является компьютерное зрение, раздел искусственного интеллекта (AI), который позволяет машинам интерпретировать визуальную информацию так же, как это делают люди. Современные инструменты навигации теперь используют изображения в реальном времени со спутников, видеорегистраторов и датчиков уличного уровня для повышения точности карт, мониторинга дорожных условий и навигации пользователей в сложных условиях.

В этой статье мы рассмотрим, как компьютерное зрение улучшает навигацию, совершенствуя GPS-карты, предлагая обновления трафика в реальном времени и поддерживая такие технологии, как навигация с дополненной реальностью и автономные транспортные средства.

Навигационные системы на базе ИИ с иммерсивным 3D-картографированием

Использование таких инструментов, как Google Maps, для навигации в повседневной жизни стало очень распространенным, независимо от того, направляетесь ли вы через город или ищете ближайшее кафе. По мере того, как технологии искусственного интеллекта получают все более широкое распространение, мы видим все более продвинутые функции, такие как Immersive View, представленная в 2023 году Google Maps, которая позволяет пользователям предварительно просматривать части своего путешествия в 3D-среде. Это стало возможным благодаря сочетанию искусственного интеллекта, фотограмметрии и компьютерного зрения.

‍

Все начинается с миллиардов изображений высокого разрешения, снятых с помощью различного специализированного оборудования. Сюда входят автомобили Street View, транспортные средства, оснащенные камерами с обзором 360 градусов, которые ездят по городам, и устройства Trekker, носимые рюкзаки с установленными камерами, используемые для съемки изображений в местах, недоступных для транспортных средств, таких как пешеходные тропы или узкие переулки.

Эти изображения выравниваются с данными карты с помощью фотограмметрии — метода, который объединяет 2D-фотографии, сделанные под разными углами, для создания точных 3D-моделей улиц, зданий и местности.

Затем компьютерное зрение используется для анализа этих моделей с помощью обнаружения объектов и сегментации изображений для идентификации и маркировки важных элементов, таких как дорожные знаки, тротуары, пешеходные переходы и входы в здания.

‍

Маркированные данные используются для обучения систем ИИ, которые распознают, как визуальные сигналы различаются в разных регионах. Например, система может легко различить знак «SLOW» в Соединенных Штатах, который обычно представляет собой желтый или оранжевый ромб, и аналогичный знак в Японии, который обычно представляет собой красный и белый треугольник. Этот уровень понимания делает навигацию более точной и учитывающей культурные особенности.

Наконец, Immersive View накладывает живые навигационные пути на 3D-среду, предлагая плавный, интуитивно понятный опыт, который точно показывает, куда вы направляетесь.

Дополненная реальность в навигационных решениях

Мы, вероятно, все сталкивались с тем, что ходили кругами и пытались понять, в каком направлении указывает нам Google Maps. Эта путаница — именно то, что навигация с дополненной реальностью (AR), технология, которая накладывает цифровую информацию на изображение с камеры в реальном мире, призвана решить. Она меняет то, как люди ориентируются в оживленных местах, таких как городские улицы или большие закрытые помещения. 

По обычным картам может быть трудно ориентироваться, особенно когда сигналы GPS слабые или плохо работают. AR-навигация решает эту проблему, отображая цифровые направления, стрелки и метки прямо на изображении с камеры в реальном времени. Это означает, что пользователи видят подсказки, соответствующие улицам и зданиям вокруг них, что значительно облегчает понимание того, куда идти.

Как дополненная реальность используется в навигации

AR-навигация использует модели компьютерного зрения, чтобы понимать окружающую среду через камеру устройства. Это включает в себя различные задачи, такие как локализация изображений, которая обнаруживает такие особенности, как края зданий или дорожные знаки, и сопоставляет их с сохраненной картой. Одновременная локализация и картографирование (SLAM) создают карту окружающей среды, отслеживая положение устройства в реальном времени.

Например, аэропорт Цюриха первым внедрил функцию Live View от Google Maps для навигации внутри помещений. Пассажиры могут использовать камеры своих телефонов, чтобы видеть стрелки и указания, наложенные на реальное окружение, направляющие их по терминалам к выходам на посадку, магазинам и услугам. Это улучшает качество обслуживания пассажиров, облегчая навигацию в сложных внутренних пространствах.

‍

Повышение безопасности дорожного движения с помощью навигационных систем AI

Городские улицы с каждым днем становятся все более оживленными. С увеличением количества автомобилей на дорогах, переполненными тротуарами и постоянной активностью поддержание бесперебойного и безопасного движения становится все более сложной задачей. Чтобы помочь справиться с хаосом, многие города обращаются к ИИ и компьютерному зрению.

Интеллектуальные камеры и датчики, установленные на перекрестках и вдоль дорог, собирают непрерывный поток визуальных данных. Эти кадры обрабатываются в режиме реального времени для обнаружения аварий, мониторинга транспортного потока, выявления выбоин и фиксации таких нарушений, как незаконная парковка или рискованное поведение пешеходов.

Интересным примером этого является Smart Airport Expressway в Ханчжоу, Китай. Эта 20-километровая автомагистраль, соединяющая центр Ханчжоу с международным аэропортом Сяошань, была модернизирована с помощью камер высокого разрешения и миллиметровых радаров. Эти устройства непрерывно собирают видео и данные с датчиков, которые затем анализируются с использованием компьютерного зрения.

Система не просто записывает видео, а интерпретирует происходящее на дороге. Алгоритмы компьютерного зрения обнаруживают столкновения транспортных средств, распознают нарушения правил дорожного движения и даже идентифицируют пешеходов или необычные движения вблизи съездов с автомагистралей. Это позволяет сотрудникам дорожной службы реагировать на инциденты в течение нескольких секунд, не находясь физически на месте происшествия.

Данные также поступают в цифровой двойник: живую трехмерную виртуальную модель скоростной автомагистрали, которая показывает условия дорожного движения в реальном времени, детали транспортных средств и возникающие заторы. Сотрудники дорожной службы отслеживают этот визуальный интерфейс для управления потоком, выдачи интеллектуальных предупреждений и быстрого и точного реагирования на инциденты.

Автономная мобильность, обеспечиваемая компьютерным зрением в навигации 

Сегодня навигация выходит далеко за рамки простого перемещения из точки А в точку Б. Теперь это важнейшая часть интеллектуальных систем, которые перемещают людей, управляют товарами и принимают решения в режиме реального времени — будь то на дороге или внутри складов. 

В основе многих из этих систем лежит компьютерное зрение, позволяющее машинам интерпретировать визуальные данные и мгновенно реагировать на окружающую среду. Давайте рассмотрим несколько примеров, чтобы увидеть, как эта технология преобразует навигацию в различных средах.

Роботы на складе, использующие компьютерное зрение для навигации

Роботы становятся неотъемлемой частью будущего логистики, особенно в крупных складских операциях. По мере роста спроса на электронную коммерцию компании все чаще полагаются на машины, оснащенные компьютерным зрением, для навигации в сложных условиях, сортировки товаров и управления запасами с высокой скоростью и точностью.

Возьмем, к примеру, центры выполнения заказов Amazon, где более 750 000 роботов работают вместе с людьми, обеспечивая эффективную работу. Эти роботы в значительной степени полагаются на компьютерное зрение для навигации по оживленным складским помещениям, идентификации товаров и принятия быстрых и точных решений.

Одной из таких систем является Sequoia, роботизированная платформа, предназначенная для ускорения обработки запасов. Она использует передовое компьютерное зрение для сканирования, подсчета и организации поступающих продуктов, помогая оптимизировать процессы хранения и извлечения. 

Аналогично, роботизированная рука Vulcan использует камеры и анализ изображений для безопасного выбора предметов с полок, регулируя захват в зависимости от формы и положения каждого объекта и даже распознавая, когда необходима помощь человека. Cardinal, еще один робот с поддержкой машинного зрения, специализируется на сортировке: он сканирует смешанные груды посылок и точно размещает их в нужные тележки для отправки.

‍

Компьютерное зрение в навигации автономных транспортных средств

До сих пор мы видели, как компьютерное зрение помогает людям и роботам ориентироваться в окружающей среде. Но это также крайне важно для автономных систем, таких как самоуправляемые автомобили, где навигация полностью зависит от того, что транспортное средство может видеть и понимать в режиме реального времени.

Хорошим примером является система Tesla Vision. Tesla приняла подход к автономному вождению, основанный только на камерах, отказавшись от радаров и других датчиков в пользу сети камер, которые обеспечивают полный 360-градусный обзор окрестностей автомобиля. Эти камеры передают визуальные данные в компьютер Full Self-Driving (FSD), который использует глубокие нейронные сети для интерпретации окружающей среды и принятия мгновенных решений о вождении.

На основе того, что видит система, она решает, когда рулить, ускоряться, тормозить или перестраиваться в полосе движения — так же, как это сделал бы человек-водитель, но полностью через визуальный ввод. Tesla постоянно совершенствует эту систему, собирая и изучая огромные объемы данных о вождении в реальном мире со всего своего парка автомобилей.

‍

Плюсы и минусы использования компьютерного зрения в навигации

Вот несколько ключевых преимуществ использования компьютерного зрения в навигации, особенно в системах, где важны точность, безопасность и принятие решений в реальном времени:

• Снижает расход топлива: Помогая водителям избегать пробок и маршрутов с частыми остановками, компьютерное зрение может снизить общий расход топлива и время в пути, делая ежедневные поездки на работу более эффективными.
  ‍
• Обнаруживает износ дорог и проблемы с инфраструктурой: Решения на основе машинного зрения могут сканировать выбоины, выцветшую разметку полос, сломанные знаки и поврежденную инфраструктуру, предоставляя командам технического обслуживания надежные данные в реальном времени.
  ‍
• Легко интегрируется с другими инструментами ИИ: Компьютерное зрение можно комбинировать с голосовыми помощниками, моделями прогнозирования поведения или алгоритмами оптимизации маршрута для создания высокоинтеллектуальной и персонализированной навигации.

Хотя компьютерное зрение приносит много преимуществ в навигации, оно также имеет несколько важных ограничений, которые следует учитывать при внедрении таких решений. Вот некоторые ключевые проблемы, о которых следует помнить:

• Недостаточная обобщающая способность: Модели, обученные на конкретных средах или сценариях, часто испытывают трудности при развертывании в новых или изменяющихся контекстах без переобучения.
  ‍
• Ограничения освещения: Системы машинного зрения хорошо работают при хорошем освещении и ясной погоде. В тумане, сильном дожде или темноте их производительность падает, если они не объединены с датчиками, такими как LiDAR или радар.
  ‍
• Риски конфиденциальности: Навигационные системы, использующие камеры, могут снимать людей и частную собственность без согласия. Это поднимает вопросы конфиденциальности, которые необходимо тщательно решать в процессе разработки и развертывания.

Основные выводы

Компьютерное зрение преобразует навигацию, делая карты более динамичными, транспортные системы более интеллектуальными, а мобильность более доступной. То, что когда-то было статичными маршрутами, теперь превращается в интерактивный опыт в реальном времени, основанный на иммерсивных 3D-превью, AR-навигации и технологиях автономного транспорта.

По мере развития технологий, вероятно, основное внимание будет уделяться тому, чтобы сделать эти системы более инклюзивными, адаптивными и ответственными. Дальнейший прогресс будет зависеть от повышения точности в различных средах, поддержания надежной производительности и защиты конфиденциальности пользователей. Будущее компьютерного зрения в навигации заключается в создании решений, которые являются не только интеллектуальными, но и продуманными с точки зрения их дизайна и воздействия.

Присоединяйтесь к нашему растущему сообществу! Изучите наш репозиторий на GitHub, чтобы узнать больше об ИИ, и ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования, чтобы начать свои проекты в области Vision AI. Интересуетесь инновациями, такими как ИИ в розничной торговле и компьютерное зрение в сельском хозяйстве? Посетите наши страницы решений, чтобы узнать больше!