Узнайте, почему FPS в компьютерном зрении имеет значение и как это влияет на обнаружение объектов в реальном времени, видеоаналитику и приложения на основе ИИ.
Просмотр замедленного повтора вашего любимого спортивного момента, где видна каждая деталь, сильно отличается от просмотра записи с камеры наблюдения, которая обычно выглядит дерганой и трудной для восприятия. Ключевой технической деталью, лежащей в основе этих различий, является FPS, или Frames Per Second (количество кадров в секунду), который относится к количеству кадров, отображаемых в секунду видео. Более высокий FPS обеспечивает плавное, реалистичное движение, а более низкий FPS может привести к дерганому, менее детализированному видео.
Эта концепция напрямую влияет на компьютерное зрение — раздел ИИ, который позволяет машинам интерпретировать и анализировать визуальные данные аналогично тому, как это делают люди. В компьютерном зрении более высокий FPS означает, что системы могут захватывать больше информации каждую секунду, повышая точность обнаружения объектов и отслеживания в реальном времени.
В этой статье мы рассмотрим технические аспекты FPS и то, как они связаны с приложениями компьютерного зрения. Давайте начнем!
Представьте, что вы играете в гоночную игру: при 60 FPS каждый поворот кажется плавным и отзывчивым, а при 20 FPS элементы управления запаздывают, что затрудняет уклонение от препятствий. Проще говоря, FPS можно рассматривать как количество неподвижных изображений, отображаемых каждую секунду. Чем больше изображений в секунду, тем более плавным и естественным выглядит движение, а чем меньше изображений, тем более прерывистым оно может казаться.
Как и в играх, FPS является ключевым параметром в приложениях компьютерного зрения. Более высокий FPS позволяет плавно отслеживать объекты с помощью Vision AI, в то время как более низкий FPS может привести к упущению деталей.
Например, в спортивной аналитике камерам с поддержкой ИИ требуется более высокая частота кадров (FPS), чтобы отслеживать быстрые передачи, движения игроков и траектории мяча. Более низкая частота кадров может привести к упущению важного контакта ноги с мячом или быстрой смене направления, что повлияет на точность анализа.
Аналогично, в системах мониторинга дорожного движения высокая частота кадров (FPS) необходима для обнаружения превышающих скорость транспортных средств и смены полосы движения в режиме реального времени. Выбор правильной частоты кадров зависит от конкретных требований каждого приложения компьютерного зрения, обеспечивая баланс между производительностью, эффективностью и визуальной четкостью.
Теперь, когда мы обсудили, что такое FPS и как он используется в компьютерном зрении, давайте углубимся в его технические аспекты, начиная с того, как рассчитать FPS видео.
Разделив общее количество кадров на продолжительность в секундах, вы получите FPS видео. Например, если в видео 96 кадров за 4 секунды, то получается 24 FPS — это означает, что каждую секунду отображается 24 изображения, а 32 кадра за 4 секунды дают 8 FPS. Для извлечения метаданных видео, подсчета кадров и автоматического расчета FPS можно использовать библиотеки Python, такие как OpenCV, что упрощает процесс анализа видео.
Однако, расчета только FPS недостаточно для принятия технических решений при разработке решений в области компьютерного зрения. Важно также учитывать различные факторы, которые могут повлиять на эффективную частоту кадров, такие как возможности оборудования, оптимизация программного обеспечения и условия окружающей среды.
Вот более подробный обзор этих факторов:
AI-модели, такие как Ultralytics YOLO11, поддерживающие задачи компьютерного зрения в реальном времени, могут использоваться для анализа видео с высокой частотой кадров. Эта возможность работы в реальном времени имеет решающее значение для таких приложений, как автономное вождение, видеонаблюдение и робототехника, где даже небольшие задержки могут привести к значительным ошибкам.
Давайте рассмотрим несколько реальных приложений Vision AI, где высокая частота кадров имеет важное значение для точности и производительности.
Системы видеонаблюдения, контролирующие зоны с интенсивным движением, такие как автомагистрали, используют высокую частоту кадров для захвата мельчайших деталей, обеспечивая четкую фиксацию быстро движущихся транспортных средств. Эта четкость необходима для систем автоматического распознавания номерных знаков (ANPR), которые полагаются на качественные кадры для точной идентификации транспортных средств.
В таких системах модели, такие как YOLO11, могут использоваться для обнаружения номерных знаков непосредственно из видеопотока. После обнаружения номерного знака используется оптическое распознавание символов (OCR), которое преобразует изображения текста в машиночитаемые символы, для считывания деталей номерного знака. Этот процесс обеспечивает быструю и точную идентификацию транспортных средств, повышая эффективность контроля дорожного движения и общую безопасность.
Представьте себе автомобиль с автоматическим управлением у знака остановки, тщательно анализирующий окружающую обстановку, чтобы решить, может ли он безопасно продолжить движение. Этот автомобиль должен принимать почти мгновенные решения, что требует захвата и обработки визуальных данных в режиме реального времени.
Если автономный автомобиль оснащен камерами, которые могут снимать видео с более высокой частотой кадров (FPS), он получает более непрерывный и подробный поток изображений. Этот улучшенный визуальный ввод позволяет автомобилю быстро обнаруживать препятствия, пешеходов и другие транспортные средства. Это позволяет транспортному средству оперативно реагировать на любые изменения в окружающей среде.
Если бы камеры обрабатывали изображения с более низкой частотой кадров (FPS), автомобиль мог бы получать более прерывистое и менее детальное изображение. Это могло бы задержать время его реагирования, увеличивая риск упустить важную информацию и потенциально ставя под угрозу безопасность.
Точная фиксация каждого движения имеет решающее значение в спорте, где решения, принятые за доли секунды, могут решить исход игры. Технология, поддерживающая более высокую частоту кадров, позволяет нам записывать каждую мельчайшую деталь в движении, а тренеры, аналитики и спортсмены могут просматривать повторы в замедленном темпе, не упуская ни одной детали. Это также помогает судьям принимать более точные решения в таких видах спорта, как теннис, футбол и крикет, предоставляя четкое покадровое изображение действия.
Например, интересное исследование волейбола проанализировало, как использование более высокого FPS улучшает оценку производительности. Увеличение FPS с 30 до 240 значительно улучшило четкость движения и отслеживание объектов. Точность анализа ударов также улучшилась, помогая тренерам более точно понимать положение рук, точки контакта с мячом и механику прыжков. Кроме того, исследование показало, что более высокий FPS уменьшает размытость в движении, что облегчает анализ подач и защитных реакций.
Не всем приложениям компьютерного зрения требуется запись видео с более высокой частотой кадров (FPS). Во многих случаях более низкой частоты кадров достаточно для достижения точных результатов, в зависимости от задачи. Вот некоторые ключевые области, где предпочтительна более низкая частота кадров:
Выбор идеального FPS требует баланса между производительностью и ограничениями системы. Вот несколько соображений, которые следует учитывать при оптимизации FPS для приложений глубокого обучения:
Усовершенствования в области ИИ и оптимизации оборудования делают более высокую частоту кадров более достижимой даже в средах с ограниченными ресурсами. Например, такие отрасли, как кино, спорт и робототехника, могут извлечь выгоду из более интеллектуального управления частотой кадров, когда системы динамически регулируют FPS в зависимости от сложности движения и вычислительной мощности. Интерполяция кадров на основе ИИ также улучшает плавность видео, генерируя дополнительные кадры в режиме реального времени.
Между тем, недавний прорыв от NVIDIA еще больше повышает производительность FPS. DLSS 4 (Deep Learning Super Sampling) представляет собой многокадровое поколение, которое использует ИИ для прогнозирования и создания дополнительных кадров. Это повышает частоту кадров до 8 раз, снижая при этом нагрузку на систему.
Позволяя ИИ обрабатывать часть рендеринга, DLSS 4 делает визуальные эффекты более плавными, не создавая дополнительной нагрузки на оборудование, что повышает производительность и эффективность.
FPS — это больше, чем просто мера плавности визуальных эффектов; он управляет принятием решений в реальном времени в ИИ и компьютерном зрении. Каждый кадр в видео захватывает критически важные данные, позволяя машинам отслеживать объекты, анализировать движение и реагировать на динамические среды. Будь то самоуправляемые автомобили, избегающие препятствий, или системы наблюдения, мгновенно обнаруживающие угрозы, правильный FPS обеспечивает точность и эффективность.
Будущее FPS заключается не только в увеличении частоты кадров, но и в их интеллектуальной оптимизации. Эта эволюция сделает системы компьютерного зрения быстрее, инновационнее и эффективнее с точки зрения использования ресурсов в различных отраслях.
Хотите узнать больше об ИИ? Изучите наш репозиторий на GitHub и присоединяйтесь к нашему сообществу. Готовы начать свои собственные проекты в области компьютерного зрения? Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования. Узнайте, как компьютерное зрение в здравоохранении повышает эффективность, и изучите влияние ИИ в производстве, посетив страницы с нашими решениями!
