Dalle telecamere RGB ai sensori LiDAR, scopri come i diversi tipi di telecamere per la visione artificiale vengono utilizzati in varie applicazioni in diversi settori.
Molti fattori tecnici, come dati, algoritmi e potenza di calcolo, contribuiscono al successo di un'applicazione di intelligenza artificiale (AI). In particolare nella computer vision, un sottocampo dell'IA che si concentra sulla capacità delle macchine di analizzare e comprendere immagini e video, uno dei fattori più critici è l'input o la fonte dei dati: la fotocamera. La qualità e il tipo di telecamere utilizzate per un'applicazione di computer vision influiscono direttamente sulle prestazioni dei modelli di intelligenza artificiale.
La scelta della telecamera giusta è fondamentale perché le diverse attività di computer vision richiedono diversi tipi di dati visivi. Ad esempio, le telecamere ad alta risoluzione sono utilizzate per applicazioni come il riconoscimento facciale, dove è necessario catturare con precisione i dettagli del viso. Al contrario, le telecamere a bassa risoluzione possono essere utilizzate per attività come il monitoraggio delle code, che dipendono da modelli più ampi piuttosto che da dettagli intricati.
Al giorno d'oggi sono disponibili molti tipi di telecamere, ognuna progettata per soddisfare esigenze specifiche. Comprendere le loro differenze può aiutarti a ottimizzare le tue innovazioni di computer vision. Vediamo i vari tipi di telecamere per la visione artificiale e le loro applicazioni in diversi settori.
Le telecamere RGB (rosso, verde e blu) sono comunemente utilizzate nelle applicazioni di computer vision. Acquisiscono immagini nello spettro visibile con lunghezze d'onda comprese tra 400 e 700 nanometri (nm). Poiché queste immagini sono simili a quelle che vede l'uomo, le telecamere RGB sono utilizzate per molti compiti come il rilevamento di oggetti, la segmentazione di istanze e la stima della posa in situazioni in cui è sufficiente una visione simile a quella umana.
Questi compiti di solito comportano l'identificazione e il rilevamento di oggetti da una prospettiva bidimensionale (2D), dove la cattura della profondità non è necessaria per ottenere risultati accurati. Tuttavia, quando un'applicazione richiede informazioni sulla profondità, come nel rilevamento di oggetti 3D o nella robotica, si utilizzano telecamere RGB-D (Red, Green, Blue e Depth). Queste telecamere combinano i dati RGB con i sensori di profondità per catturare i dettagli 3D e fornire misure di profondità in tempo reale.
Un'applicazione interessante in cui le telecamere RGB-D possono essere utili è la prova virtuale, un concetto che sta diventando sempre più popolare nei negozi al dettaglio. In parole povere, gli schermi intelligenti integrati con telecamere RGB-D e sensori possono raccogliere dettagli come l'altezza, la forma del corpo e la larghezza delle spalle di un cliente. Utilizzando queste informazioni, il sistema può sovrapporre digitalmente i vestiti a un'immagine in tempo reale del cliente. Le attività di computer vision, come la segmentazione dell'istanza e la stima della posa, possono elaborare i dati visivi per individuare con precisione il corpo del cliente e allineare l'abbigliamento alle sue proporzioni in tempo reale.
Le prove virtuali offrono ai clienti una visione in 3D di come un abito potrebbe calzare, e alcuni sistemi possono persino imitare il movimento del tessuto per un'esperienza più realistica. La visione computerizzata e le telecamere RGB-D permettono ai clienti di saltare il camerino e provare i vestiti all'istante. In questo modo si risparmia tempo, si facilita il confronto tra stili e taglie e si migliora l'esperienza di acquisto complessiva.
Le telecamere stereo sono un tipo di telecamera che utilizza più sensori di immagine per catturare la profondità confrontando le immagini da diverse angolazioni. Sono più precise dei sistemi a sensore singolo. Le telecamere o i sensori a tempo di volo (ToF) misurano le distanze emettendo luce infrarossa che rimbalza sugli oggetti e ritorna al sensore. Il tempo di ritorno della luce viene calcolato dal processore della fotocamera per determinare la distanza.
In alcuni casi, le telecamere stereo sono integrate con sensori ToF, combinando i punti di forza di entrambi i dispositivi per acquisire informazioni sulla profondità in modo rapido e preciso. La combinazione tra le misure di distanza in tempo reale di un sensore ToF e la percezione dettagliata della profondità di una telecamera stereo la rende ideale per applicazioni come i veicoli autonomi e l'elettronica di consumo, dove velocità e precisione sono fondamentali.
È possibile che tu abbia utilizzato una fotocamera a tempo di volo (ToF) senza nemmeno accorgertene. Infatti, gli smartphone più popolari di marchi come Samsung, Huawei e Realme includono spesso sensori ToF per migliorare le capacità di rilevamento della profondità. Le informazioni precise sulla profondità fornite da queste fotocamere vengono utilizzate per creare il famoso effetto bokeh, in cui lo sfondo viene sfocato mentre il soggetto rimane a fuoco.
I sensori ToF stanno diventando essenziali anche per altre applicazioni oltre alla fotografia, come il riconoscimento dei gesti e la realtà aumentata (AR). Ad esempio, telefoni come il Samsung Galaxy S20 Ultra e il Huawei P30 Pro utilizzano questi sensori per mappare la profondità 3D in tempo reale, migliorando sia la fotografia che le esperienze interattive.
Le termocamere, come suggerisce il nome, sono ampiamente utilizzate per il rilevamento del calore in diverse applicazioni, tra cui le industrie manifatturiere e le fabbriche di automobili. Queste telecamere misurano la temperatura e possono essere utilizzate per avvisare gli utenti quando rilevano livelli critici di calore troppo alti o troppo bassi. Rilevando la radiazione infrarossa, invisibile all'occhio umano, forniscono letture precise della temperatura. Spesso chiamate termocamere a infrarossi, il loro utilizzo si estende anche al di fuori degli ambienti industriali. Ad esempio, le termocamere sono utilizzate anche in agricoltura per monitorare la salute del bestiame, nelle ispezioni degli edifici per identificare le perdite di calore e nella lotta agli incendi per individuare i punti caldi.
Le macchine e i sistemi elettrici degli impianti di produzione o delle piattaforme petrolifere e di gas funzionano spesso in modo continuo e generano calore come prodotto secondario. Con il tempo, l'accumulo di calore eccessivo può verificarsi in componenti come motori, cuscinetti o circuiti elettrici, causando potenzialmente guasti alle apparecchiature o rischi per la sicurezza.
Le termocamere possono aiutare gli operatori a monitorare questi sistemi rilevando tempestivamente i picchi di temperatura anomali. Un motore che si surriscalda può essere programmato per la manutenzione e per evitare costosi guasti. Integrando la termografia nelle ispezioni regolari, le industrie possono implementare la manutenzione predittiva, ridurre i tempi di fermo, prolungare la vita delle apparecchiature e garantire un ambiente di lavoro più sicuro. In generale, è possibile migliorare le prestazioni dell'impianto e ridurre al minimo il rischio di guasti imprevisti.
Le telecamere ad alta velocità sono progettate per catturare più di 10.000 fotogrammi al secondo (FPS) in modo da poter elaborare movimenti rapidi con una precisione eccezionale. Ad esempio, quando i prodotti si muovono rapidamente su una linea di produzione, le telecamere ad alta velocità possono essere utilizzate per monitorarli e rilevare eventuali anomalie.
D'altra parte, le telecamere al rallentatore possono essere utilizzate per catturare filmati ad alta frequenza di fotogrammi e poi ridurre la velocità di riproduzione. In questo modo gli spettatori possono osservare dettagli che spesso non si vedono in tempo reale. Queste telecamere vengono utilizzate per valutare le prestazioni di armi da fuoco e materiali esplosivi. La capacità di rallentare e analizzare movimenti complessi è ideale per questo tipo di applicazioni.
In alcune situazioni, la combinazione di telecamere ad alta velocità e al rallentatore può aiutare nell'analisi dettagliata di oggetti in rapido e lento movimento all'interno dello stesso evento. Ad esempio, stiamo analizzando una partita di golf. Le telecamere ad alta velocità possono misurare la velocità della pallina da golf, mentre quelle al rallentatore possono analizzare i movimenti dello swing e il controllo del corpo del golfista.
Le telecamere multispettrali sono dispositivi specializzati in grado di registrare più lunghezze d'onda dello spettro luminoso, tra cui l'ultravioletto e l'infrarosso, in un unico scatto. L'imaging multispettrale fornisce preziosi dati dettagliati che le telecamere tradizionali non sono in grado di catturare. Simili alle telecamere iperspettrali, che catturano bande di luce ancora più strette e continue, le telecamere multispettrali sono utilizzate in campi come l'agricoltura, la geologia, il monitoraggio ambientale e l'imaging medico. Ad esempio, nel settore sanitario, le telecamere multispettrali possono aiutare a visualizzare diversi tessuti catturando immagini a più lunghezze d'onda.
Allo stesso modo, i droni dotati di immagini multispettrali stanno facendo passi da gigante in agricoltura. Possono identificare precocemente le piante non sane o quelle colpite da insetti e parassiti. Queste telecamere sono in grado di analizzare lo spettro del vicino infrarosso e le piante sane in genere riflettono più luce del vicino infrarosso rispetto alle loro controparti malsane. Adottando queste tecniche di intelligenza artificiale in agricoltura, gli agricoltori possono attuare tempestivamente delle contromisure per aumentare la resa e ridurre la perdita di raccolto.
Le telecamere LiDAR (Light Detection and Ranging) utilizzano impulsi laser per creare mappe 3D e rilevare oggetti a distanza. Sono efficaci in molte condizioni come la nebbia, la pioggia, l'oscurità e le alte temperature, anche se le condizioni meteorologiche difficili come la pioggia o la nebbia possono influire sulle loro prestazioni. Il LiDAR è comunemente utilizzato in applicazioni come le auto a guida autonoma per la navigazione e il rilevamento degli ostacoli.
Il LiDAR agisce come gli occhi dell'auto, inviando impulsi laser e misurando il tempo che impiegano a rimbalzare. Questi dati aiutano l'auto a calcolare le distanze e a identificare oggetti come auto, pedoni e segnali stradali, fornendo una visione a 360 gradi per una guida più sicura.
Quando si parla di computer vision, le telecamere sono gli occhi che permettono alle macchine di vedere e interpretare il mondo in modo simile a quello degli esseri umani. La scelta del giusto tipo di telecamera è fondamentale per il successo di diverse applicazioni di computer vision. Dalle telecamere RGB standard ai sistemi LiDAR avanzati, ogni tipo offre caratteristiche uniche adatte a compiti specifici. Comprendendo la varietà di tecnologie di telecamere e i loro usi, gli sviluppatori e i ricercatori possono ottimizzare meglio i modelli di computer vision per affrontare le complesse sfide del mondo reale.
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