Hey! Sebagai pembekal sistem navigasi visual, saya sering ditanya tentang cara sistem sejuk ini mengesan dan menjejaki objek bergerak. Ia adalah topik yang menarik dan saya teruja untuk berkongsi beberapa cerapan dengan anda.
Mula-mula, mari kita fahami asasnya. Sistem navigasi visual menggunakan kamera dan algoritma lanjutan untuk menganalisis persekitaran visual. Ia seperti mata dan otak mesin, membantunya "melihat" dan memahami perkara di sekelilingnya.
Pengesanan Objek Bergerak
Salah satu langkah utama dalam navigasi visual ialah mengesan objek bergerak. Terdapat beberapa kaedah berbeza yang kami gunakan untuk melakukan ini.
Tolak Latar Belakang
Ini adalah pendekatan yang cukup mudah. Kita mulakan dengan mencipta model latar belakang statik dalam bidang pandangan kamera. Kemudian, apabila sistem sedang berjalan, ia membandingkan setiap bingkai baharu dengan model latar belakang. Mana-mana kawasan yang berbeza daripada latar belakang berkemungkinan objek bergerak.
Sebagai contoh, bayangkan kamera keselamatan memantau tempat letak kereta. Model latar belakang akan termasuk tempat letak kereta, bangunan, dan pemandangan statik. Apabila kereta memandu masuk ke dalam lot, ia muncul sebagai perbezaan dalam bingkai, dan sistem boleh mengesannya sebagai objek bergerak.
Aliran Optik
Aliran optik adalah satu lagi teknik yang berkuasa. Ia mengukur pergerakan jelas objek dalam urutan bingkai. Dengan menganalisis arah dan kelajuan aliran, kita boleh menentukan objek mana yang bergerak dan cara ia bergerak.
Fikirkan ia seperti menonton sungai. Air di sungai mempunyai aliran tertentu, dan anda boleh mengetahui arah mana ia bergerak dan berapa laju. Dengan cara yang sama, aliran optik membantu sistem navigasi visual memahami gerakan objek dalam bingkai video.
Penjejakan Ciri
Penjejakan ciri melibatkan mengenal pasti ciri yang berbeza dalam objek, seperti sudut atau tepi, dan kemudian menjejaki ciri ini merentas berbilang bingkai. Jika ciri bergerak dari satu kedudukan ke kedudukan yang lain, ia menunjukkan bahawa objek sedang bergerak.
Contohnya, jika kita menjejaki seseorang yang berjalan dalam video, kita mungkin menjejaki tubir mata atau tepi pakaian mereka. Apabila ciri ini bergerak dalam bingkai, sistem boleh mengikuti pergerakan orang itu.
Mengesan Objek Bergerak
Setelah objek bergerak dikesan, langkah seterusnya ialah menjejakinya. Di sinilah keadaan menjadi lebih kompleks.
Penapisan Kalman
Penapis Kalman ialah algoritma yang digunakan secara meluas untuk menjejak objek bergerak. Ia menggunakan model matematik untuk meramalkan kedudukan masa depan sesuatu objek berdasarkan gerakan masa lalunya. Dengan terus mengemas kini ramalan dengan ukuran baharu daripada kamera, penapis boleh menjejaki kedudukan objek dengan tepat.
Katakan kita menjejaki dron yang terbang di langit. Penapis Kalman mengambil kira kelajuan dan arah drone sebelum ini dan meramalkan di mana ia akan berada dalam bingkai seterusnya. Apabila kamera menangkap bingkai baharu, penapis membandingkan kedudukan yang diramalkan dengan kedudukan sebenar dron dan melaraskan ramalannya dengan sewajarnya.
Penapis Zarah
Penapis zarah ialah pilihan lain untuk penjejakan. Mereka menggunakan satu set zarah untuk mewakili keadaan yang mungkin bagi sesuatu objek. Setiap zarah mempunyai berat yang menunjukkan kemungkinan ia mewakili keadaan sebenar objek.
Apabila ukuran baharu diterima, berat zarah dikemas kini dan zarah disampel semula untuk memfokus pada keadaan yang paling mungkin. Dengan cara ini, penapis zarah boleh menjejaki objek walaupun dalam keadaan bunyi dan ketidakpastian.
Penjejakan Berasaskan Pembelajaran Mendalam
Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, pembelajaran mendalam telah merevolusikan penjejakan objek. Rangkaian saraf dalam boleh belajar mengenali dan menjejak objek berdasarkan sejumlah besar data latihan.
Rangkaian ini boleh mengendalikan senario yang kompleks, seperti oklusi (apabila objek disekat sebahagian atau sepenuhnya oleh objek lain) dan penampilan berubah. Contohnya, jika seseorang berjalan di belakang pokok dan kemudian muncul semula, penjejak berasaskan pembelajaran mendalam masih boleh menjejaki mereka.
Sistem Navigasi Visual Kami
Di syarikat kami, kami telah membangunkan beberapa sistem navigasi visual yang menakjubkan yang menggunakan teknik pengesanan dan penjejakan ini.
kamiUnit Pengukuran Inersia MEMSmenyediakan penderiaan gerakan yang tepat, yang melengkapkan pengesanan dan penjejakan visual. Ia boleh mengukur pecutan dan putaran sistem, membantu meningkatkan ketepatan keseluruhan navigasi.
TheModul Navigasi Visual Bersepadumenggabungkan berbilang penderia dan algoritma menjadi satu unit padat. Ia mudah untuk disepadukan ke dalam aplikasi yang berbeza, seperti robot, dron dan kenderaan autonomi.
Dan kamiModul Navigasi Padanan Imej Jenis Splitmenggunakan algoritma padanan imej lanjutan untuk menyediakan navigasi yang tepat dalam persekitaran yang kompleks. Ia boleh mengesan dan menjejak objek bergerak dengan ketepatan yang tinggi, walaupun dalam keadaan cahaya malap atau bunyi tinggi.
Kesimpulan
Sistem navigasi visual ialah alat yang sangat berkuasa untuk mengesan dan menjejak objek bergerak. Dengan menggunakan teknik seperti penolakan latar belakang, aliran optik dan penjejakan ciri, kami boleh mengesan objek dalam persekitaran. Dan dengan algoritma seperti penapisan Kalman, penapis zarah dan penjejakan berasaskan pembelajaran mendalam, kami boleh menjejak objek ini dengan tepat dari semasa ke semasa.
Jika anda berada di pasaran untuk sistem navigasi visual yang boleh mengesan dan menjejak objek bergerak dengan berkesan, kami ingin bercakap dengan anda. Sistem kami direka bentuk untuk memberikan prestasi tinggi dan kebolehpercayaan, dan kami boleh menyesuaikannya untuk memenuhi keperluan khusus anda. Jadi, jangan teragak-agak untuk menghubungi dan mulakan perbualan tentang cara sistem navigasi visual kami boleh memanfaatkan projek anda.
Rujukan
- Szeliski, R. (2010). Penglihatan Komputer: Algoritma dan Aplikasi. Springer.
- Ma, Y., Soatto, S., Kosecka, J., & Sastry, SS (2003). Jemputan kepada Penglihatan 3-D: Daripada Imej kepada Model Geometrik. Springer.
- Goodfellow, IJ, Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Pembelajaran Mendalam. MIT Press.