Bok tamo! Kao dobavljača vizualnih navigacijskih sustava, često me pitaju kako ti super sustavi detektiraju i prate pokretne objekte. To je fascinantna tema i oduševljen sam što mogu s vama podijeliti neke uvide.
Prvo, shvatimo osnove. Vizualni navigacijski sustavi koriste kamere i napredne algoritme za analizu vizualnog okruženja. Oni su poput očiju i mozga stroja koji mu pomažu da "vidi" i shvati što je oko njega.
Detekcija pokretnih objekata
Jedan od ključnih koraka u vizualnoj navigaciji je otkrivanje pokretnih objekata. Postoji nekoliko različitih metoda koje koristimo za to.
Oduzimanje pozadine
Ovo je prilično jednostavan pristup. Počinjemo stvaranjem modela statične pozadine u vidnom polju kamere. Zatim, kada sustav radi, uspoređuje svaki novi okvir s pozadinskim modelom. Sva područja koja se razlikuju od pozadine vjerojatno su pokretni objekti.
Na primjer, zamislite sigurnosnu kameru koja nadzire parkiralište. Pozadinski model uključivao bi parkirna mjesta, zgrade i statičnu scenografiju. Kada automobil uleti na parkiralište, to se prikazuje kao razlika u okviru, a sustav ga može detektirati kao pokretni objekt.
Optički protok
Optički protok još je jedna moćna tehnika. Mjeri prividno kretanje objekata u nizu okvira. Analizirajući smjer i brzinu toka, možemo odrediti koji se objekti kreću i kako se kreću.
Zamislite to kao da gledate rijeku. Voda u rijeci ima određeni tok i možete reći u kojem smjeru se kreće i koliko brzo. Na isti način, optički tok pomaže vizualnom navigacijskom sustavu razumjeti kretanje objekata u video okvirima.
Praćenje značajki
Praćenje značajki uključuje prepoznavanje različitih značajki u objektu, kao što su kutovi ili rubovi, a zatim praćenje tih značajki u više okvira. Ako se značajka pomiče s jedne pozicije na drugu, to znači da se objekt pomiče.
Na primjer, ako pratimo osobu koja hoda u videu, možemo pratiti kutove očiju ili rubove odjeće. Kako se ove značajke pomiču u okviru, sustav može pratiti kretanje osobe.
Praćenje pokretnih objekata
Nakon što se otkrije pokretni objekt, sljedeći korak je njegovo praćenje. Ovdje stvari postaju malo složenije.
Kalmanovo filtriranje
Kalmanov filtar široko je korišten algoritam za praćenje pokretnih objekata. Koristi matematički model za predviđanje budućeg položaja objekta na temelju njegovog prošlog kretanja. Kontinuiranim ažuriranjem predviđanja novim mjerenjima s kamere, filtar može točno pratiti položaj objekta.
Recimo da pratimo dron koji leti nebom. Kalmanov filter uzima u obzir prethodnu brzinu i smjer drona i predviđa gdje će biti u sljedećem kadru. Kada kamera snimi novi kadar, filtar uspoređuje predviđeni položaj sa stvarnim položajem drona i prema tome prilagođava svoje predviđanje.
Filtri za čestice
Filtri za čestice još su jedna opcija za praćenje. Oni koriste skup čestica za predstavljanje mogućih stanja objekta. Svaka čestica ima težinu koja pokazuje koliko je vjerojatno da predstavlja pravo stanje objekta.
Kako se primaju nova mjerenja, težine čestica se ažuriraju, a čestice se ponovno uzorkuju kako bi se usredotočile na najvjerojatnija stanja. Na taj način filtar čestica može pratiti objekt čak iu prisutnosti buke i nesigurnosti.
Praćenje temeljeno na dubokom učenju
Posljednjih je godina dubinsko učenje revolucioniralo praćenje objekata. Duboke neuronske mreže mogu naučiti prepoznavati i pratiti objekte na temelju velikih količina podataka za obuku.
Ove mreže mogu podnijeti složene scenarije, kao što je okluzija (kada je objekt djelomično ili potpuno blokiran drugim objektom) i promjene izgleda. Na primjer, ako osoba hoda iza stabla i zatim se ponovno pojavi, uređaj za praćenje temeljen na dubokom učenju i dalje je može pratiti.
Naši vizualni navigacijski sustavi
U našoj smo tvrtki razvili neke nevjerojatne vizualne navigacijske sustave koji koriste ove tehnike otkrivanja i praćenja.
NašeMEMS inercijalna mjerna jedinicapruža precizno detektiranje pokreta, što nadopunjuje vizualnu detekciju i praćenje. Može mjeriti ubrzanje i rotaciju sustava, pomažući poboljšanju ukupne točnosti navigacije.
TheIntegrirani vizualni navigacijski modulkombinira više senzora i algoritama u jednu, kompaktnu jedinicu. Lako se integrira u različite aplikacije, kao što su roboti, dronovi i autonomna vozila.
I našeNavigacijski modul za podudaranje slika podijeljenog tipakoristi napredne algoritme za usklađivanje slika za pružanje precizne navigacije u složenim okruženjima. Može detektirati i pratiti pokretne objekte s velikom preciznošću, čak i u uvjetima slabog osvjetljenja ili visoke buke.
Zaključak
Vizualni navigacijski sustavi su nevjerojatno moćni alati za otkrivanje i praćenje pokretnih objekata. Korištenjem tehnika kao što su oduzimanje pozadine, optički tok i praćenje značajki, možemo otkriti objekte u okruženju. A s algoritmima kao što su Kalmanovo filtriranje, filtri čestica i praćenje temeljeno na dubokom učenju, možemo točno pratiti te objekte tijekom vremena.
Ako ste na tržištu za vizualni navigacijski sustav koji može učinkovito otkriti i pratiti objekte u pokretu, voljeli bismo razgovarati s vama. Naši sustavi dizajnirani su za pružanje visokih performansi i pouzdanosti, a možemo ih prilagoditi vašim specifičnim potrebama. Stoga, nemojte se ustručavati kontaktirati i započeti razgovor o tome kako naši vizualni navigacijski sustavi mogu koristiti vašem projektu.
Reference
- Szeliski, R. (2010). Računalni vid: Algoritmi i primjene. Springer.
- Ma, Y., Soatto, S., Kosecka, J. i Sastry, SS (2003). Poziv na 3D viziju: od slika do geometrijskih modela. Springer.
- Goodfellow, IJ, Bengio, Y. i Courville, A. (2016.). Duboko učenje. MIT Press.