Комплекс подсчета посетителей позволяет получать большое количество самых разнообразных отчетов, которые помогут лучше узнать клиента, а также максимально оптимизировать работу магазина, банка, торгового центра с целью увеличения прибыли.
В последнее время термин «тепловизор» всё чаще звучит со страниц массовой печати и телевидения. Причем комментаторы и ведущие новостных выпусков наделяют эти приборы «волшебными» свойствами по обнаружению нарушителя в любых погодных условиях и даже в возможности тепловизора видеть сквозь стены зданий и помещений. Попытаемся разобраться, что в этих комментариях соответствует действительности, а что является вымыслом.
Итак, мы познакомились с алгоритмами компьютерного трехмерного зрения, основными направлениями и методами в этой области. Давайте вернемся к исходному вопросу, с которого начиналась статья: удалось ли человеку создать систему, которая лучше, точнее и правильнее оценивает реальность по стереоизображениям и, главное, может быстрее и правильнее принять требуемое решение? Достижения компьютерного зрения на сегодняшний день огромны. Достигнутая точность вычисления трехмерной сцены роботом может быть сопоставима и даже выше, чем у человека. Приведем несколько примеров.
Бытует мнение, что беспилотные летательные аппараты имеют лишь военное предназначение. В России до недавнего времени возможность использования БПЛА, действительно, была только у армии. Беспилотники выполняли задачи по аэросъемке (фото, видео), радиоразведке, обнаружению объектов и пр. Однако сегодня сфера разработки и создания беспилотных систем вышла далеко за эти пределы.
Ранее мы рассмотрели алгоритмы реконструкции трехмерной сцены с помощью камер стереозрения. Для этого мы не использовали никаких дополнительных знаний относительно природы самих 3D-объектов. Однако мир устроен так, что часто об объекте реконструкции можно установить дополнительную информацию. Эта информация открывает новые возможности для восстановления формы объекта. Первой группой алгоритмов, о которой мы поговорим в этом разделе, будут алгоритмы, использующие статистические знания о природе объектов.
Стремление повысить степень безопасности и контроля охраняемых объектов приводит к увеличению количества камер в системах видеонаблюдения. Однако зачастую камеры, работающие в рамках одной системы, остаются независимыми: каждая предоставляет свою информацию - аналитику и статистику, которые не связаны с данными от других камер и не позволяют оценить общую картину. Видеоанализ - крайне необходимый инструмент в системах с большим количеством камер. Среди наиболее перспективных функций при этом является отслеживание перемещений объектов - трекинг. Рассмотрим как алгоритмы построения траекторий по одной камере, так и технологии, позволяющие получить более общую, связную информацию по нескольким камерам системы.
Трёхмерное зрение – это восстановление в трёхмерном пространстве координат всех точек сцены наблюдения по группе 2D-снимков. 2D-снимок – это цифровое изображение, которое является перспективной проекцией трёхмерной области пространства (сцены наблюдения) на плоскость видеосенсора. Группа снимков, как правило, является стереопарой, т.е. синхронизованной во времени парой снимков. При этом параметры перспективной проекции для каждого из снимков считаются известными. Рассмотрим алгоритм вычисления координат трехмерной точки по координатам ее проекции на две или более камер…
Бытует наивная точка зрения, что информация на масштабах, меньших, чем размер пиксела, теряется. Однако в действительности можно измерить с заранее вычисленной погрешностью геометрические величины с точностью, превышающей размер пиксела. Точность субпиксельного измерения зависит от множества факторов, таких как функция рассеяния точки, модель и уровень шума, спектр пространственных частот изображения. Часто употребляется правило, что максимально достижимая точность составляет 0.1 пиксела. Но можно достигнуть и более точных измерений, например, была продемонстрирована точность 0,02 пиксела в измерении местоположении полосы.
Существуют различные алгоритмы нахождения сопряженных точек на стереопарах. Одним из наиболее эффективных считается алгоритм SIFT (Scale Invariant Feature Transform) – алгоритм поиска характерных точек на двух или более изображениях, инвариантный к масштабу изображений и изменениям яркости. SIFT также достаточно устойчив к изменениям ракурса изображения.
Уникальные возможности зрения – это ценнейший и сложнейшим дар природы, позволяющий человеку быстро ориентироваться в пространстве, распознавать образы и ситуации. Можно ли повторить достижения природы и создать такое же искусственное 3D-зрение? Решение этой задачи более чем актуально, ведь оно открывает колоссальные перспективы для многих направлений развития техники.
22
|
|
