От RGB-камер до датчиков LiDAR - изучи, как различные типы камер компьютерного зрения используются в различных приложениях в разных отраслях.
Многие технические факторы, такие как данные, алгоритмы и вычислительные мощности, способствуют успеху приложения искусственного интеллекта (ИИ). В частности, в компьютерном зрении, подполе ИИ, которое фокусируется на том, чтобы дать машинам возможность анализировать и понимать изображения и видео, одним из самых важных факторов является источник входных данных: камера. Качество и тип камер, используемых в приложении компьютерного зрения, напрямую влияют на производительность моделей ИИ.
Выбор правильной камеры очень важен, потому что для разных задач компьютерного зрения требуются разные типы визуальных данных. Например, камеры с высоким разрешением используются для таких приложений, как распознавание лиц, где необходимо точно улавливать мелкие детали лица. В отличие от этого, камеры с более низким разрешением можно использовать для таких задач, как мониторинг очередей, которые больше зависят от общих закономерностей, чем от сложных деталей.
В наше время существует множество типов камер, каждая из которых предназначена для удовлетворения определенных потребностей. Понимание их различий поможет тебе оптимизировать свои инновации в области компьютерного зрения. Давай изучим различные типы камер компьютерного зрения и их применение в разных отраслях.
Камеры RGB (красный, зеленый и синий) обычно используются в приложениях компьютерного зрения. Они снимают изображения в видимом спектре в диапазоне длин волн от 400 до 700 нанометров (нм). Поскольку эти изображения похожи на то, как видит человек, RGB-камеры используются для многих задач, таких как обнаружение объектов, сегментация объектов и оценка позы в ситуациях, когда достаточно человеческого зрения.
Обычно эти задачи связаны с идентификацией и обнаружением объектов с двухмерной (2D) точки зрения, где захват глубины не требуется для получения точных результатов. Однако когда приложение требует информации о глубине, например при обнаружении 3D-объектов или в робототехнике, используются камеры RGB-D (Red, Green, Blue, Depth). Эти камеры объединяют RGB-данные с датчиками глубины, чтобы захватить 3D-детали и обеспечить измерение глубины в реальном времени.
Интересное приложение, в котором RGB-D-камеры могут пригодиться, - это виртуальные примерки, концепция, которая становится все более популярной в розничных магазинах. Проще говоря, смарт-экраны, интегрированные с RGB-D-камерами и датчиками, могут собирать такие данные, как рост покупателя, форма его тела и ширина плеч. Используя эту информацию, система может в цифровом виде накладывать одежду на живое изображение покупателя. Задачи компьютерного зрения, такие как сегментация экземпляров и оценка позы, могут обрабатывать визуальные данные, чтобы точно определить тело покупателя и выровнять одежду под его пропорции в режиме реального времени.
Виртуальные примерки дают покупателям возможность увидеть в 3D, как будет сидеть наряд, а некоторые системы даже могут имитировать движение ткани для большей реалистичности. Компьютерное зрение и RGB-D камеры позволяют покупателям не заходить в примерочную и мгновенно примерять одежду. Это экономит время, облегчает сравнение фасонов и размеров и улучшает общий опыт покупок.
Стереокамеры - это тип камер, в которых используется несколько датчиков изображения, чтобы фиксировать глубину путем сопоставления изображений с разных углов. Они более точны, чем системы с одним датчиком. Между тем камеры или датчики Time-of-Flight (ToF) измеряют расстояния, испуская инфракрасный свет, который отскакивает от объектов и возвращается на датчик. Время, которое требуется свету, чтобы вернуться, рассчитывается процессором камеры для определения расстояния.
В некоторых случаях стереокамеры интегрируются с ToF-датчиками, объединяя сильные стороны обоих устройств для быстрого и точного захвата информации о глубине. Сочетание измерения расстояния в реальном времени с помощью ToF-датчика и детального восприятия глубины стереокамерой делает их идеальными для таких приложений, как автономные транспортные средства и бытовая электроника, где важны и скорость, и точность.
Вполне возможно, что ты использовал камеру с датчиком времени пролета (ToF), даже не подозревая об этом. На самом деле популярные смартфоны таких брендов, как Samsung, Huawei и Realme, часто оснащаются датчиками ToF для улучшения возможностей определения глубины. Точная информация о глубине, которую предоставляют эти камеры, используется для создания популярного эффекта боке, когда фон размывается, а объект съемки остается в резком фокусе.
ToF-датчики становятся незаменимыми и для других приложений, помимо фотографии, например для распознавания жестов и дополненной реальности (AR). Например, такие телефоны, как Samsung Galaxy S20 Ultra и Huawei P30 Pro, используют эти датчики для отображения 3D-глубины в режиме реального времени, улучшая как фотосъемку, так и интерактивные возможности.
Тепловые камеры, как следует из названия, широко используются для обнаружения тепла в различных сферах, включая обрабатывающую промышленность и автомобильные заводы. Эти камеры измеряют температуру и могут использоваться для оповещения пользователей, когда они обнаруживают критические уровни тепла, которые являются либо слишком высокими, либо слишком низкими. Обнаруживая невидимое человеческому глазу инфракрасное излучение, они обеспечивают точные показания температуры. Их часто называют инфракрасными камерами, но их применение выходит за рамки промышленных объектов. Например, тепловизоры также используются в сельском хозяйстве для контроля здоровья скота, при осмотре зданий для выявления утечек тепла и в пожаротушении для обнаружения очагов возгорания.
Машины и электрические системы на производственных предприятиях или нефтяных и газовых вышках часто работают непрерывно и выделяют тепло в качестве побочного продукта. Со временем в таких компонентах, как двигатели, подшипники или электрические цепи, может произойти чрезмерное накопление тепла, что потенциально может привести к поломке оборудования или угрозе безопасности.
Тепловизоры могут помочь операторам следить за этими системами, обнаруживая аномальные скачки температуры на ранней стадии. Перегревающийся двигатель можно запланировать на техническое обслуживание и предотвратить дорогостоящие поломки. Интегрируя тепловидение в регулярные проверки, промышленные предприятия могут внедрить предиктивное обслуживание, сократить время простоя, продлить срок службы оборудования и обеспечить более безопасную рабочую среду. В целом можно повысить производительность предприятия и свести к минимуму риск неожиданных отказов.
Высокоскоростные камеры рассчитаны на съемку более 10 000 кадров в секунду (FPS), поэтому они могут обрабатывать быстрые движения с исключительной точностью. Например, когда продукты быстро движутся на производственной линии, высокоскоростные камеры можно использовать для наблюдения за ними и обнаружения любых отклонений.
С другой стороны, замедленные камеры могут использоваться для съемки с высокой частотой кадров, а затем уменьшать скорость воспроизведения. Это позволяет зрителям наблюдать детали, которые часто не замечают в реальном времени. Такие камеры используются для оценки характеристик огнестрельного оружия и взрывчатых веществ. Возможность замедления и анализа замысловатых движений идеально подходит для такого рода приложений.
В некоторых ситуациях сочетание высокоскоростных и замедленных камер может помочь в детальном анализе быстро- и медленно движущихся объектов в рамках одного события. Допустим, мы анализируем игру в гольф. Высокоскоростные камеры могут измерить скорость мяча для гольфа, а замедленные - проанализировать движения гольфиста при замахе и контроль тела.
Мультиспектральные камеры - это специализированные устройства, которые могут регистрировать несколько длин волн светового спектра, включая ультрафиолет и инфракрасное излучение, за один снимок. Мультиспектральная съемка позволяет получить ценные детальные данные, которые не могут зафиксировать традиционные камеры. Подобно гиперспектральным камерам, которые захватывают еще более узкие и непрерывные полосы света, мультиспектральные камеры используются в таких областях, как сельское хозяйство, геология, мониторинг окружающей среды и медицинская визуализация. Например, в здравоохранении мультиспектральные камеры помогают визуализировать различные ткани, захватывая изображения в нескольких длинах волн.
Точно так же дроны, оснащенные мультиспектральной съемкой, добиваются значительных успехов в сельском хозяйстве. Они могут выявлять нездоровые растения или те, которые поражены насекомыми и вредителями, на ранней стадии. Эти камеры могут анализировать ближний инфракрасный спектр, а здоровые растения, как правило, отражают больше ближнего инфракрасного света, чем их нездоровые собратья. Внедряя такие методы ИИ в сельское хозяйство, фермеры смогут на ранних стадиях принимать контрмеры, чтобы повысить урожайность и снизить потери урожая.
Камеры LiDAR (Light Detection and Ranging) используют лазерные импульсы для создания 3D-карт и обнаружения объектов на расстоянии. Они эффективны во многих условиях, таких как туман, дождь, темнота и высокие температуры, хотя тяжелая погода, такая как дождь или туман, может повлиять на их работу. LiDAR обычно используется в таких приложениях, как самоуправляемые автомобили, для навигации и обнаружения препятствий.
LiDAR действует как глаза автомобиля, посылая лазерные импульсы и измеряя время их отражения. Эти данные помогают автомобилю рассчитывать расстояния и идентифицировать такие объекты, как машины, пешеходы и светофоры, обеспечивая 360-градусный обзор для более безопасного вождения.
Когда речь идет о компьютерном зрении, камеры служат глазами, которые позволяют машинам видеть и интерпретировать мир так же, как это делает человек. Выбор правильного типа камеры - ключ к успеху различных приложений компьютерного зрения. От стандартных RGB-камер до продвинутых LiDAR-систем - каждый тип предлагает уникальные возможности, подходящие для решения конкретных задач. Понимая разнообразие технологий камер и их применение, разработчики и исследователи смогут лучше оптимизировать модели компьютерного зрения для решения сложных задач реального мира.
Узнай больше об искусственном интеллекте, заглянув в наш репозиторий на GitHub. Присоединяйся к нашему сообществу, чтобы общаться с другими единомышленниками, увлеченными искусственным интеллектом. Узнай больше о применении компьютерного зрения в здравоохранении и производстве на страницах наших решений.
Начни свое путешествие с будущим машинного обучения
