Взгляд в будущее систем визуализации

Как люди, мы наделены необычными биологическими сенсорами, такими как наши глаза и уши, в сочетании с невероятным процессором в форме нашего мозга. Те, кто создает системы машинного зрения, начали с попытки воспроизвести наши человеческие способности, используя датчики изображения, работающие в визуальном спектре, в сочетании с технологиями искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML), чтобы обеспечить возможности обнаружения и распознавания объектов. Возможности этих систем можно еще больше повысить за счет использования двойных датчиков для обеспечения бинокулярного зрения и восприятия глубины.

Проблема в том, что, какими бы прекрасными ни были традиционные системы машинного зрения, они страдают от тех же проблем, что и человеческий глаз, например, ограничены визуальным спектром и плохо работают в условиях низкой освещенности и неблагоприятных погодных условий, таких как дождь, снег и туман. Представьте себе возможности, если бы эти системы машинного зрения смогли преодолеть эти ограничения. Здесь мы исследуем проблемы, связанные с обычными системами обработки изображений, а также решения для будущих приложений обработки изображений, таких как отслеживание людей, измерение объема, робототехника и многое другое.

Проблема с обычными системами визуализации
Обратной стороной обычных и тепловых датчиков является то, что они не очень эффективны в отношении определения расстояния и отслеживания нескольких движущихся объектов, когда они проходят впереди или позади друг друга. Одним из вариантов преодоления этого ограничения является дополнение обычных и тепловизионных датчиков одним или несколькими датчиками обнаружения и определения расстояния, также известными как лазерное отображение, обнаружение и дальность (LiDAR).

Обычные системы визуализации классифицируются как пассивные на том основании, что они обнаруживают любую электромагнитную энергию, такую ​​как видимый свет или инфракрасный свет, приходящую на их пути из внешнего мира. Для сравнения, LiDAR классифицируется как активная система дистанционного зондирования, потому что он генерирует свет с помощью лазера с быстрым срабатыванием. Система LiDAR измеряет время, необходимое излучаемому свету, чтобы добраться до любых объектов перед ним и вернуться обратно. Это время используется для расчета пройденного расстояния.

Во многом так же, как стандартная система визуализации создает двумерный массив пикселей (элементы изображения), система визуализации LiDAR создает трехмерный массив вокселей (объемных элементов). Узкий лазерный луч, используемый LiDAR, может обнаруживать и отображать физические объекты с очень высоким разрешением. Фактически, LiDAR значительно превосходит стандартные стереофонические камеры глубины в приложениях, где требуется высокое разрешение и высокоточные данные о глубине.

В зависимости от целевого приложения дизайнеры могут использовать системы AI / ML в сочетании с различными комбинациями датчиков, включая:

Обычные датчики изображения для обнаружения и распознавания объектов
Датчики тепловизионного изображения для расширения наблюдаемого спектра
Датчики LiDAR для обеспечения высокоточных измерений, движения и отслеживания
Давайте посмотрим на возможный вариант использования. Рассмотрим пандемию COVID-19. Один из симптомов заражения коронавирусом - повышенная температура. Разработчики могли бы дополнить обычную систему машинного зрения тепловыми датчиками и датчиками LiDAR для обнаружения потенциальных носителей в таких условиях, как зал ожидания пассажиров в аэропорту.

Представляем камеру Intel ® RealSense ™ LiDAR L515
Технологии Intel RealSense предлагают широкий спектр решений на основе технического зрения, призванных дать вашим проектам возможность понимать мир в 3D. Последним дополнением к семейству является камера Intel ® RealSense ™ LiDAR L515 , которая может похвастаться самой маленькой в ​​мире - 61 мм в диаметре, 26 мм в глубину - и самой энергоэффективной LiDAR высокого разрешения, на которую способен захвата десятков миллионов вокселов в секунду.

Основанный на революционной твердотельной технологии глубины LiDAR, разработанной для использования внутри помещений, L515 идеально подходит для приложений, требующих данных глубины с высоким разрешением и высокой точностью. Имея диапазон от 0,25 метра до 9 метров, L515 обеспечивает более 23 миллионов точных вокселов в секунду с разрешением по глубине 1024 x 768 при 30 кадрах в секунду (fps). Для приложений, требующих сочетания традиционного машинного зрения и LiDAR, L515 также оснащен датчиком видеокамеры RGB с полным высоким разрешением (FHD), а также дополнительными датчиками, такими как акселерометр MEMS и гироскоп MEMS 

Кроме того, L515 может похвастаться внутренним процессором машинного зрения, который выполняет такие задачи, как уменьшение артефактов размытости движения, тем самым снимая такие обязанности с главного процессора. Легкая L515 потребляет менее 3,5 Вт энергии, что делает ее самой энергоэффективной LiDAR-камерой высокого разрешения на рынке. Комбинация небольшого размера и низкого энергопотребления делает L515 идеальным для использования в портативных устройствах и небольших автономных роботах.

Если вы заинтересованы в использовании L515 в своих проектах, комплект Intel для разработки программного обеспечения RealSense 2.0 с открытым исходным кодом является кроссплатформенным и независимым от операционной системы. Помимо Windows, Linux и Android, вы также можете установить SDK 2.0 на платформы Jetson TX2, Raspberry Pi 3 и macOS.

L515 использует тот же SDK, что и все другие устройства семейства RealSense Technology текущего поколения, что позволяет легко переходить с любой другой 3D-камеры Intel. Идея здесь состоит в том, чтобы разработать один раз, а затем развернуть на любом текущем или будущем устройстве глубины Intel RealSense. Кто из нас мог бы поспорить с такой философией?