Исследование компьютерного зрения в навигационных приложениях

В наши дни достать телефон, ввести пункт назначения и следовать пошаговым инструкциям, чтобы добраться до него, не составляет труда. Это то, что занимает всего несколько секунд. Но это повседневное удобство - результат многолетнего технологического прогресса. Навигация прошла долгий путь от бумажных карт и компасов до интеллектуальных систем, способных понимать и реагировать на окружающий мир в режиме реального времени.

Одна из технологий, стоящих за этим сдвигом, - компьютерное зрение, направление искусственного интеллекта (ИИ), позволяющее машинам интерпретировать визуальную информацию так же, как это делают люди. Современные навигационные инструменты используют изображения со спутников, камер наблюдения и уличных датчиков в режиме реального времени для повышения точности карт, мониторинга дорожных условий и ориентирования пользователей в сложной обстановке.

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

Навигационные системы с искусственным интеллектом и захватывающим 3D-картографированием

Использование таких инструментов, как Google Maps, для навигации в повседневной жизни стало очень распространенным, будь то поездка через весь город или поиск ближайшего кафе. По мере распространения технологий искусственного интеллекта мы видим все более продвинутые функции, такие как Immersive View, представленные Google Maps в 2023 году, которые позволяют пользователям просматривать части своего маршрута в 3D-среде. Это стало возможным благодаря сочетанию ИИ, фотограмметрии и компьютерного зрения.

‍

Все начинается с миллиардов снимков высокого разрешения, сделанных с помощью специализированного оборудования. В их число входят автомобили Street View, оснащенные камерами с углом обзора 360 градусов, которые ездят по городам, и устройства Trekker - носимые рюкзаки с установленными камерами, которые используются для съемки в местах, недоступных для автомобилей, например, на туристических тропах или в узких переулках.

Эти изображения совмещаются с картографическими данными с помощью фотограмметрии - метода, который позволяет сшивать двухмерные 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 объектов, таких как дорожные знаки, тротуары, переходы и входы в здания.

‍

Помеченные данные используются для обучения систем искусственного интеллекта, которые распознают различия между визуальными сигналами в разных регионах. Например, система может легко отличить знак "SLOW" в США, который обычно представляет собой желтый или оранжевый ромб, от аналогичного знака в Японии, который обычно представляет собой красно-белый треугольник. Такой уровень понимания делает навигацию более точной и учитывающей культурные особенности.

Наконец, функция Immersive View накладывает на 3D-среду навигационные маршруты в реальном времени, обеспечивая плавный и интуитивно понятный процесс, который точно показывает, куда вы направляетесь.

Дополненная реальность в навигационных решениях

Наверное, каждый из нас сталкивался с тем, что мы крутимся по кругу и пытаемся понять, в какую сторону нас направляет Google Maps. Именно эту путаницу и призвана решить навигация дополненной реальности (AR) - технология, которая накладывает цифровую информацию на реальный вид с камеры. Она меняет то, как люди находят дорогу в оживленных местах, таких как городские улицы или большие закрытые помещения. 

По обычным картам бывает трудно ориентироваться, особенно когда сигналы GPS слабы или плохо работают. AR-навигация решает эту проблему, показывая цифровые направления, стрелки и метки прямо на экране камеры, которая видит реальный мир. Таким образом, пользователи видят указания, соответствующие улицам и зданиям вокруг них, что значительно облегчает понимание того, куда идти.

Как дополненная реальность используется в навигации

AR-навигация опирается на модели компьютерного зрения для понимания окружающей обстановки через камеру устройства. Это включает в себя различные задачи, такие как локализация изображения, которая обнаруживает такие особенности, как края зданий или уличные знаки, и сопоставляет их с сохраненной картой. Одновременная локализация и картирование (SLAM) создают карту окружающей среды, отслеживая положение устройства в режиме реального времени.

Например, аэропорт Цюриха первым внедрил систему Live View от Google Maps для навигации внутри помещений. Пассажиры могут использовать камеры своих телефонов, чтобы видеть стрелки и направления, наложенные на реальное окружение, направляя их через терминалы к выходам на посадку, магазинам и сервисам. Это улучшает впечатления пассажиров, упрощая навигацию в сложных внутренних помещениях.

‍

Повышение безопасности дорожного движения с помощью навигационных систем с искусственным интеллектом

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

Умные камеры и датчики, установленные на перекрестках и вдоль дорог, собирают непрерывный поток визуальных данных. Эти записи обрабатываются в режиме реального времени, что позволяет выявлять аварии, следить за движением транспорта, замечать выбоины и фиксировать такие моменты, как незаконная парковка или рискованное поведение пешеходов.

Интересный пример - скоростная дорога Smart Airport Expressway в Ханчжоу, Китай. Это 20-километровое шоссе, соединяющее центр Ханчжоу с международным аэропортом Сяошань, было оснащено камерами высокого разрешения и радарами миллиметровых волн. Эти устройства непрерывно собирают видео и данные с датчиков, которые затем анализируются с помощью 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 необычное движение вблизи съездов с шоссе. Это позволяет сотрудникам дорожных служб реагировать на инциденты в течение нескольких секунд без необходимости физического присутствия на месте.

Эти данные также поступают в цифровой двойник: виртуальную 3D-модель скоростной автомагистрали, на которой в режиме реального времени отображаются условия движения, данные об автомобилях и возникающих заторах. Сотрудники дорожной службы следят за этим визуальным интерфейсом, чтобы управлять потоком, выдавать интеллектуальные предупреждения и быстро и точно реагировать на инциденты.

Автономная мобильность с помощью компьютерного зрения в навигации 

Сегодня навигация - это не просто перемещение из точки А в точку Б. Она стала важнейшей частью интеллектуальных систем, которые перемещают людей, управляют товарами и принимают решения в режиме реального времени - как на дороге, так и на складах. 

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

Складские роботы, ориентирующиеся с помощью компьютерного зрения

Роботы становятся неотъемлемой частью будущего логистики, особенно в крупномасштабных складских операциях. По мере роста спроса на электронную коммерцию компании все чаще полагаются на машины с компьютерным зрением, способные быстро и точно ориентироваться в сложной обстановке, сортировать товары и управлять запасами.

Возьмем, к примеру, центры обработки заказов Amazon, где более 750 000 роботов работают вместе с людьми, обеспечивая эффективное выполнение операций. Эти роботы в значительной степени полагаются на компьютерное зрение, чтобы ориентироваться на загруженных складских площадках, идентифицировать товары и принимать быстрые и точные решения.

Одна из таких систем - Sequoia, роботизированная платформа, предназначенная для ускорения обработки товарных запасов. Она использует передовое компьютерное зрение для сканирования, подсчета и упорядочивания поступающих товаров, помогая оптимизировать процессы хранения и поиска. 

Роботизированная рука Vulcan использует камеры и анализ изображений, чтобы безопасно собирать товары с полок, регулируя захват в зависимости от формы и положения каждого предмета и даже распознавая, когда требуется помощь человека. В то же время Cardinal, еще один робот с функцией технического зрения, специализируется на сортировке: он сканирует смешанные кучи пакетов и точно помещает их в нужные тележки.

‍

Компьютерное зрение в автономной навигации транспортных средств

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

Хорошим примером является система Tesla Vision. Tesla использует подход к автономному вождению только с помощью камер, отказавшись от радаров и других датчиков в пользу сети камер, которые обеспечивают полный 360-градусный обзор окружения автомобиля. Эти камеры передают визуальные данные в компьютер системы полного автономного вождения (FSD), который использует глубокие нейронные сети для интерпретации окружающей обстановки и принятия решений в доли секунды.

Основываясь на увиденном, система решает, когда нужно повернуть, ускориться, затормозить или сменить полосу движения - точно так же, как это сделал бы водитель-человек, но исключительно с помощью визуальных данных. Tesla постоянно совершенствует эту систему, собирая и изучая огромное количество данных о реальном вождении всего своего автопарка.

‍

Плюсы и минусы компьютерного зрения в навигации

Вот некоторые ключевые преимущества 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 остановок, компьютерное зрение позволяет сократить общий расход топлива и время в пути, делая ежедневные поездки более эффективными.
  ‍
• Обнаружение износа дорог и проблем с инфраструктурой: Решения на основе технического зрения могут сканировать выбоины, выцветшую разметку, сломанные знаки и поврежденную инфраструктуру, предоставляя командам технического обслуживания надежные данные в режиме реального времени.
  ‍
• Легко интегрируется с другими инструментами искусственного интеллекта: Компьютерное зрение можно объединить с голосовыми помощниками, моделями прогнозирования поведения или алгоритмами оптимизации маршрутов, чтобы создать высокоинтеллектуальную и персонализированную навигацию.

Хотя компьютерное зрение дает множество преимуществ для навигации, оно также имеет несколько важных ограничений, которые необходимо учитывать при внедрении подобных решений. Вот некоторые ключевые проблемы, о которых следует помнить:

• Отсутствие обобщения: Модели, обученные на конкретных средах или сценариях, часто испытывают трудности при развертывании в новых или меняющихся контекстах без повторного обучения.
  ‍
• Ограничения по освещению: Для хорошей работы систем технического зрения необходимо хорошее освещение и ясная погода. В тумане, под проливным дождем или в темноте их производительность снижается, если только они не сочетаются с такими датчиками, как LiDAR или радар.
  ‍
• Риски конфиденциальности: Навигационные системы, использующие камеры, могут снимать людей и частную собственность без согласия. В связи с этим возникают вопросы конфиденциальности, которые необходимо тщательно проработать при разработке и внедрении.

Основные выводы

Компьютерное зрение заново изобретает навигацию, делая карты более динамичными, дорожные системы более умными, а мобильность - более доступной. То, что раньше было статичными маршрутами, теперь превратилось в интерактивные впечатления в реальном времени - с помощью иммерсивных 3D-превью, AR-навигации и технологий автономного транспорта.

По мере развития технологий, вероятно, акцент будет смещаться в сторону того, чтобы сделать эти системы более инклюзивными, адаптивными и ответственными. Дальнейший прогресс будет зависеть от повышения точности в различных условиях, обеспечения надежной работы и защиты конфиденциальности пользователей. Будущее компьютерного зрения в навигации - в создании решений, которые будут не только интеллектуальными, но и внимательными при проектировании и воздействии.

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