Изучи, как работают 2D- и 3D-обнаружение объектов, их ключевые различия и применение в таких областях, как автономные транспортные средства, робототехника и дополненная реальность.
С течением времени распознавание объектов становилось все более и более совершенным. Оно прошло путь от распознавания объектов на простых двумерных (2D) изображениях до идентификации объектов в сложном трехмерном (3D) мире вокруг нас. Ранние техники, такие как сопоставление шаблонов, предполагающее поиск объектов путем сравнения частей изображения с сохраненными эталонными изображениями, были разработаны в 1970-х годах и стали основой для распознавания двумерных объектов. В 1990-х годах появление таких технологий, как LIDAR (Light Detection and Ranging), сделало возможным более простой захват системами глубины и пространственной информации. Сегодня методы мультимодального слияния, объединяющие двухмерные изображения с трехмерными данными, проложили путь к созданию высокоточных систем обнаружения трехмерных объектов.
В этой статье мы рассмотрим, что такое обнаружение 3D-объектов, как оно работает и чем отличается от обнаружения 2D-объектов. Также мы обсудим некоторые области применения 3D-обнаружения объектов. Давай приступим!
Прежде чем мы рассмотрим обнаружение 3D-объектов, давай разберемся, как работает обнаружение 2D-объектов. Обнаружение 2D-объектов - это техника компьютерного зрения, которая позволяет компьютерам распознавать и находить объекты на плоских двухмерных изображениях. Она работает, анализируя горизонтальное (X) и вертикальное (Y) положение объекта на картинке. Например, если ты передашь изображение игроков на футбольном поле такой модели распознавания двумерных объектов, как Ultralytics YOLOv8то она сможет проанализировать изображение и нарисовать ограничительные рамки вокруг каждого объекта (в данном случае игроков), точно определив их местоположение.
Однако у двухмерного обнаружения объектов есть свои ограничения. Поскольку он учитывает только два измерения, он не понимает глубину. Из-за этого может быть сложно определить, насколько далеко или велик объект. Например, большой объект вдалеке может казаться того же размера, что и объект поменьше, который находится ближе, что может сбить с толку. Отсутствие информации о глубине может стать причиной неточностей в таких приложениях, как робототехника или дополненная реальность, где необходимо знать истинный размер и расстояние до объектов. Вот тут-то и возникает необходимость в 3D-обнаружении объектов.
Обнаружение 3D-объектов - это передовая техника компьютерного зрения, которая позволяет компьютерам идентифицировать объекты в трехмерном пространстве, что дает им 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 от него и как он расположен в реальном трехмерном мире. Интересно, что 3D-определение также лучше справляется с ситуациями, когда один объект частично скрывает другой (окклюзиями), и остается надежным даже при изменении перспективы. Это мощный инструмент для сценариев использования, где требуется точная пространственная осведомленность.
Обнаружение 3D-объектов жизненно важно для таких приложений, как самодвижущиеся автомобили, робототехника и системы дополненной реальности. Для этого используются такие датчики, 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 работы с 3D-данными, такими как облака точек. Например, VoteNet - это модель, которая использует метод, называемый голосованием Хофа, чтобы предсказать, где находится центр объекта в облаке точек, что упрощает обнаружение и точную классификацию объектов. Аналогично, VoxelNet - это модель, которая преобразует облака точек в сетку маленьких кубиков, называемых вокселями, чтобы упростить анализ данных.
Теперь, когда мы разобрались с обнаружением 2D- и 3D-объектов, давай изучим их ключевые различия. Обнаружение 3D-объектов сложнее, чем обнаружение 2D-объектов, потому что оно работает с облаками точек. Для анализа 3D-данных, таких как облака точек, генерируемые LiDAR, требуется гораздо больше памяти и вычислительной мощности. Еще одно отличие заключается в сложности задействованных алгоритмов. Модели обнаружения 3D-объектов должны быть более сложными, чтобы справляться с оценкой глубины, анализом 3D-формы и ориентации объекта.
.png)
Модели обнаружения 3D-объектов требуют более сложной математической и вычислительной работы, чем модели обнаружения 2D-объектов. Обработка 3D-данных в реальном времени может быть сложной без продвинутого 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 анализ видео.
Обнаружение 3D-объектов обладает рядом преимуществ, которые выгодно отличают его от традиционных методов обнаружения двумерных объектов. Захватывая все три измерения объекта, он позволяет получить точные сведения о его местоположении, размере и ориентации относительно реального мира. Такая точность крайне важна для таких приложений, как самоуправляемые автомобили, где знание точного положения препятствий жизненно необходимо для обеспечения безопасности. Еще одно преимущество использования 3D-обнаружения объектов заключается в том, что с его помощью ты можешь гораздо лучше понять, как различные объекты соотносятся друг с другом в трехмерном пространстве.
.png)
Несмотря на множество преимуществ, существуют и ограничения, связанные с обнаружением 3D-объектов. Вот некоторые из основных проблем, о которых следует помнить:
Теперь, когда мы обсудили плюсы и минусы обнаружения 3D-объектов, давай рассмотрим некоторые варианты их использования.
В самоуправляемых автомобилях 3D-обнаружение объектов жизненно необходимо для восприятия окружающей обстановки вокруг машины. Оно позволяет автомобилям обнаруживать пешеходов, другие машины и препятствия. Кроме того, оно предоставляет точную информацию об их положении, размере и ориентации в реальном мире. Подробные данные, полученные с помощью систем 3D-обнаружения объектов, помогают сделать самостоятельное вождение намного безопаснее для пассажиров на борту.
Роботизированные системы используют 3D-обнаружение объектов для решения нескольких задач. С его помощью они перемещаются по различным типам окружения, берут и размещают предметы, а также взаимодействуют с окружающей средой. Такие варианты использования особенно важны в динамичных условиях, например на складах или производственных предприятиях, где роботам для эффективной работы необходимо понимать трехмерную планировку.
.png)
Еще один интересный вариант использования 3D-обнаружения объектов - приложения дополненной и виртуальной реальности. Обнаружение 3D-объектов используется для точного размещения виртуальных объектов в реалистичном VR- или AR-окружении. Это повышает общий пользовательский эффект от использования таких технологий. Также это позволяет VR/AR-системам распознавать и отслеживать физические объекты, создавая иммерсивные среды, в которых цифровые и физические элементы взаимодействуют без проблем. Например, геймеры , использующие AR/VR-гарнитуры, могут получить гораздо более захватывающий опыт с помощью 3D-обнаружения объектов. Это делает взаимодействие с виртуальными объектами в 3D-пространстве намного более увлекательным.
Обнаружение 3D-объектов позволяет системам понимать глубину и пространство более эффективно, чем методы обнаружения 2D-объектов. Оно играет ключевую роль в таких приложениях, как самоуправляемые автомобили, роботы и AR/VR, где важно знать размер, расстояние и положение объекта. Хотя обнаружение 3D-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, скорее всего, будет повышаться, что откроет путь для еще более широкого внедрения и инноваций в различных отраслях.
Будь на связи с нашим сообществом, чтобы быть в курсе последних достижений в области ИИ! Посети наш репозиторий GitHub, чтобы узнать, как мы используем ИИ для создания передовых решений в таких отраслях, как производство и здравоохранение. 🚀
Начни свое путешествие с будущим машинного обучения
