Понимание 3D-обнаружения объектов и его применений

С годами обнаружение объектов становилось все более и более продвинутым. Оно прошло путь от распознавания объектов на простых двухмерных (2D) изображениях до идентификации объектов в сложном трехмерном (3D) мире вокруг нас. Ранние методы, такие как сопоставление шаблонов, которое включало поиск объектов путем сравнения частей изображения с сохраненными эталонными изображениями, были разработаны в 1970-х годах и легли в основу 2D-обнаружения объектов. В 1990-х годах внедрение таких технологий, как LIDAR (Light Detection and Ranging), позволило системам легче получать информацию о глубине и пространстве. Сегодня методы мультимодального слияния, которые объединяют 2D-изображения с 3D-данными, проложили путь к высокоточным системам 3D-обнаружения объектов.

‍

В этой статье мы рассмотрим, что такое 3D-обнаружение объектов, как оно работает и чем отличается от 2D-обнаружения объектов. Мы также обсудим некоторые области применения 3D-обнаружения объектов. Давайте начнем!

Обзор 2D-детекции объектов

Прежде чем мы рассмотрим обнаружение 3D-объектов, давайте поймем, как работает обнаружение 2D-объектов. Обнаружение 2D-объектов — это метод компьютерного зрения, который позволяет компьютерам распознавать и находить объекты на плоских двухмерных изображениях. Он работает путем анализа горизонтального (X) и вертикального (Y) положения объекта на изображении. Например, если вы передадите изображение игроков на футбольном поле модели обнаружения 2D-объектов, такой как Ultralytics YOLOv8, она сможет проанализировать изображение и нарисовать ограничивающие рамки вокруг каждого объекта (в данном случае игроков), точно определяя их местоположение.

‍

Однако у 2D-детектирования объектов есть свои ограничения. Поскольку учитываются только два измерения, отсутствует понимание глубины. Из-за этого сложно судить о расстоянии до объекта или его размере. Например, большой объект вдали может казаться такого же размера, как и маленький объект, находящийся ближе, что может вводить в заблуждение. Отсутствие информации о глубине может привести к неточностям в таких приложениях, как робототехника или дополненная реальность, где необходимо знать истинный размер и расстояние до объектов. Именно поэтому возникает потребность в 3D-детектировании объектов.

Получение пространственного представления с помощью 3D-обнаружения объектов

3D обнаружение объектов — это передовая техника компьютерного зрения, которая позволяет компьютерам идентифицировать объекты в трехмерном пространстве, обеспечивая гораздо более глубокое понимание окружающего мира. В отличие от 2D-обнаружения объектов, 3D-обнаружение объектов также учитывает данные о глубине. Информация о глубине предоставляет больше деталей, например, где находится объект, насколько он велик, как далеко он находится и как он расположен в реальном 3D-мире. Интересно, что 3D-обнаружение также может лучше справляться с ситуациями, когда один объект частично скрывает другой (окклюзии), и остается надежным даже при изменении перспективы. Это мощный инструмент для вариантов использования, требующих точного пространственного восприятия.

3D-обнаружение объектов жизненно важно для таких приложений, как автомобили с автоматическим управлением, робототехника и системы дополненной реальности. Оно работает с использованием датчиков, таких как LiDAR или стереокамеры. Эти датчики создают подробные 3D-карты окружающей среды, известные как облака точек или карты глубины. Затем эти карты анализируются для обнаружения объектов в 3D-среде.

‍

Существует множество продвинутых моделей компьютерного зрения, разработанных специально для обработки 3D-данных, таких как облака точек. Например, VoteNet — это модель, которая использует метод под названием Hough voting для прогнозирования местоположения центра объекта в облаке точек, что упрощает обнаружение и классификацию объектов. Аналогично, VoxelNet — это модель, которая преобразует облака точек в сетку маленьких кубиков, называемых вокселями, для упрощения анализа данных.

Ключевые различия между 2D и 3D детекцией объектов

Теперь, когда мы разобрались с 2D и 3D детекцией объектов, давайте рассмотрим их ключевые различия. 3D-детектирование объектов сложнее, чем 2D-детектирование, поскольку оно работает с облаками точек. Анализ 3D-данных, таких как облака точек, генерируемые LiDAR, требует гораздо больше памяти и вычислительной мощности. Еще одно различие заключается в сложности используемых алгоритмов. Модели 3D-детектирования объектов должны быть более сложными, чтобы иметь возможность обрабатывать оценку глубины, анализ 3D-формы и анализ ориентации объекта. 

‍

3D-модели обнаружения объектов требуют более сложных математических и вычислительных операций, чем 2D-модели обнаружения объектов. Обработка 3D-данных в режиме реального времени может быть сложной задачей без современного оборудования и оптимизаций. Однако эти различия делают 3D-обнаружение объектов более подходящим для приложений, требующих лучшего пространственного понимания. С другой стороны, 2D-обнаружение объектов часто используется для более простых приложений, таких как системы безопасности, которым требуется распознавание изображений или видеоанализ. 

Плюсы и минусы 3D-детекции объектов

3D-обнаружение объектов предлагает несколько преимуществ, которые выделяют его среди традиционных методов 2D-обнаружения объектов. Захватывая все три измерения объекта, оно предоставляет точные сведения о его местоположении, размере и ориентации по отношению к реальному миру. Такая точность имеет решающее значение для таких приложений, как автомобили с автоматическим управлением, где знание точного положения препятствий жизненно важно для безопасности. Еще одно преимущество использования 3D-обнаружения объектов заключается в том, что оно может помочь вам получить гораздо лучшее представление о том, как разные объекты соотносятся друг с другом в 3D-пространстве. 

‍

Несмотря на многочисленные преимущества, существуют также ограничения, связанные с обнаружением 3D-объектов. Вот некоторые из ключевых проблем, о которых следует помнить:

• Более высокие вычислительные затраты: Работа с 3D-данными требует более мощных аппаратных ресурсов, что может привести к значительным расходам.
  ‍
• Более сложные требования к данным: Обнаружение 3D-объектов часто опирается на передовые датчики, такие как LiDAR, которые могут быть дорогими и не всегда доступными во всех средах. 
  ‍
• Сбор и обработка данных: Сложные требования к данным для обнаружения 3D-объектов делают сбор, подготовку и обработку больших наборов данных, необходимых для обучения моделей, трудоемкими и ресурсоемкими.
  ‍
• Повышенная сложность модели: Модели, используемые для 3D-обнаружения объектов, как правило, более сложные, с большим количеством слоев и параметров, чем те, которые используются для 2D-обнаружения объектов. 

Применение 3D-обнаружения объектов

Теперь, когда мы обсудили плюсы и минусы 3D-обнаружения объектов, давайте подробнее рассмотрим некоторые варианты использования 3D-обнаружения объектов.

Автономные транспортные средства

В автомобилях с автоматическим управлением обнаружение 3D-объектов жизненно важно для восприятия окружающей обстановки. Это позволяет транспортным средствам обнаруживать пешеходов, другие автомобили и препятствия. Оно также предоставляет точную информацию об их положении, размере и ориентации в реальном мире. Подробные данные, полученные с помощью систем обнаружения 3D-объектов, полезны для обеспечения гораздо более безопасного опыта самостоятельного вождения для пассажиров на борту. 

‍

Робототехника

Роботизированные системы используют 3D-обнаружение объектов для различных применений. Они используют его для навигации в различных типах сред, захвата и размещения объектов и взаимодействия с окружающей средой. Такие варианты использования особенно важны в динамичных условиях, таких как склады или производственные объекты, где роботам необходимо понимать трехмерную структуру, чтобы эффективно функционировать. 

‍

Дополненная и виртуальная реальность (AR/VR)

Еще один интересный вариант использования 3D-обнаружения объектов — в приложениях дополненной и виртуальной реальности. 3D-обнаружение объектов используется для точного размещения виртуальных объектов в реалистичной среде VR или AR. Это повышает общее удобство использования таких технологий. Это также позволяет системам VR/AR распознавать и отслеживать физические объекты, создавая иммерсивные среды, в которых цифровые и физические элементы взаимодействуют беспрепятственно. Например, геймеры, использующие гарнитуры AR/VR, могут получить гораздо более захватывающий опыт с помощью 3D-обнаружения объектов. Это делает взаимодействие с виртуальными объектами в 3D-пространствах намного более увлекательным.

‍

Заключительные мысли об обнаружении 3D-объектов

3D-обнаружение объектов позволяет системам понимать глубину и пространство более эффективно, чем методы 2D-обнаружения объектов. Оно играет ключевую роль в таких приложениях, как автомобили с автоматическим управлением, роботы и AR/VR, где важно знать размер, расстояние и положение объекта. Хотя 3D-обнаружение объектов требует большей вычислительной мощности и сложных данных, его способность предоставлять точную и подробную информацию делает его очень ценным инструментом во многих областях. По мере развития технологий эффективность и доступность 3D-обнаружения объектов, вероятно, улучшатся, открывая путь для еще более широкого внедрения и инноваций в различных отраслях.

Оставайтесь на связи с нашим сообществом, чтобы быть в курсе последних новостей в области ИИ! Посетите наш репозиторий на GitHub, чтобы узнать, как мы используем ИИ для создания передовых решений в таких отраслях, как производство и здравоохранение. 🚀