Як AI покращує сприйняття глибини в камерах

Розуміння сприйняття глибини

Сприйняття глибини, також відоме як стереопсис, — це здатність сприймати відстань до об’єктів і просторові відносини між ними. Люди досягають цього за допомогою двох очей, які забезпечують дещо різні ракурси тієї самої сцени. Потім мозок обробляє ці два зображення для створення тривимірного зображення. Традиційно камери намагаються ефективно відтворити цей процес.

Традиційні методи оцінки глибини включають:

• Стереозйомка: використання двох або більше камер для захоплення різних точок огляду однієї сцени.
• Структуроване світло: проектування відомого візерунка на сцену та аналіз спотворення візерунка для визначення глибини.
• Час польоту: вимірювання часу, необхідного для проходження світла до об’єкта та назад до датчика.

Хоча ці методи успішно використовуються в різних програмах, вони часто мають обмеження, такі як висока вартість, чутливість до умов освітлення та складність обчислень. Штучний інтелект пропонує потужну альтернативу, дозволяючи камерам визначати глибину з одного зображення, метод, відомий як монокулярна оцінка глибини.

Методи оцінки глибини на основі ШІ

AI використовує різні методи машинного навчання, щоб покращити сприйняття глибини в камерах. Ці методи можна загалом класифікувати на контрольоване навчання, неконтрольоване навчання та навчання з підкріпленням.

Контрольоване навчання

Контрольоване навчання передбачає навчання моделі на великому наборі даних зображень із відповідними картами глибини. Модель вчиться передбачати глибину на основі візуальних особливостей зображення. Цей підхід зазвичай використовує згорточні нейронні мережі (CNN) для виділення ознак і оцінки глибини.

Ключові аспекти навчання під наглядом для оцінки глибини включають:

• Збір даних: збір великого та різноманітного набору даних зображень із точною інформацією про глибину.
• Навчання моделі: навчання CNN наносити вхідні зображення на відповідні карти глибини.
• Функція втрат: визначення функції втрат, яка кількісно визначає різницю між прогнозованою глибиною та глибиною реального ґрунту.

Навчання без контролю

Навчання без нагляду усуває потребу в даних про глибину з мітками, навчаючи модель реконструювати вхідне зображення з передбаченої карти глибини та пози камери. Цей підхід використовує стереозображення або відеоряди для створення середовища навчання з самоконтролем.

Переваги неконтрольованого навчання:

• Дані з мітками не потрібні: зменшує витрати та зусилля, пов’язані з анотацією даних.
• Узагальнення: може добре узагальнювати нові середовища та сценарії.
• Надійність: Менш сприйнятливий до шуму та помилок у навчальних даних.

Навчання з підкріпленням

Навчання з підкріпленням передбачає навчання агента взаємодії з навколишнім середовищем і навчання оцінювати глибину шляхом проб і помилок. Агент отримує сигнал винагороди на основі точності своїх передбачень глибини.

Навчання з підкріпленням можна використовувати для:

• Оптимізація оцінки глибини: Точне налаштування алгоритмів оцінки глибини для конкретних програм.
• Адаптація до динамічного середовища: навчіться адаптуватися до мінливих умов освітлення та динаміки сцени.
• Покращення надійності: покращення стійкості алгоритмів оцінки глибини до шуму та оклюзій.

Застосування сприйняття глибини з розширеним штучним інтелектом

Удосконалення сприйняття глибини за допомогою штучного інтелекту дозволило використовувати широкий спектр застосувань у різних галузях.

Автономні транспортні засоби

Для безпечної та ефективної навігації автономні транспортні засоби значною мірою покладаються на сприйняття глибини. Оцінка глибини за допомогою штучного інтелекту дозволяє автомобілям розуміти тривимірну структуру навколишнього середовища, виявляти перешкоди та планувати оптимальні маршрути. Це важливо для забезпечення безпеки пасажирів і пішоходів.

Основні переваги автономних автомобілів:

• Виявлення перешкод: визначення та уникнення перешкод у режимі реального часу.
• Дотримання смуги руху: утримання автомобіля в смузі руху.
• Навігація: планування та виконання маршрутів на основі 3D-середовища.

Робототехніка

Додатки робототехніки, такі як виробництво та логістика, отримують переваги від покращеного ШІ сприйняття глибини, дозволяючи роботам ефективніше взаємодіяти з навколишнім середовищем. Роботи можуть використовувати інформацію про глибину, щоб охоплювати об’єкти, орієнтуватися в складних середовищах і виконувати завдання з більшою точністю.

Переваги в робототехніці:

• Маніпуляція об’єктами: точне захоплення та маніпулювання об’єктами.
• Навігація: Навігація в складних і динамічних середовищах.
• Взаємодія людина-робот: співпраця з людьми в спільних робочих місцях.

Медична візуалізація

У медичній візуалізації розширене сприйняття глибини за допомогою ШІ може підвищити точність і ефективність діагностичних процедур. Забезпечуючи тривимірне представлення анатомічних структур, лікарям легше визначати аномалії та планувати хірургічні втручання.

Удосконалення медичної візуалізації:

• 3D-реконструкція: створення детальних 3D-моделей анатомічних структур.
• Діагностика: визначення та діагностика захворювань з більшою точністю.
• Хірургічне планування: планування хірургічних процедур із покращеною візуалізацією.

Доповнена реальність (AR) і віртуальна реальність (VR)

Програми AR і VR покладаються на точне сприйняття глибини, щоб створити захоплюючий і реалістичний досвід. Оцінка глибини за допомогою AI дозволяє пристроям AR накладати віртуальні об’єкти на реальний світ з більшою точністю, тоді як пристрої VR можуть створювати більш реалістичні та інтерактивні віртуальні середовища.

Покращення для AR/VR:

• Розміщення об’єктів: точне розміщення віртуальних об’єктів у реальному світі.
• Розуміння сцени: Розуміння тривимірної структури середовища.
• Інтерактивні можливості: створення більш реалістичних та інтерактивних віртуальних середовищ.

Фото- та відеозйомка

AI також революціонізує фотографію та відеозйомку, увімкнувши такі функції, як портретний режим, розмиття фону та 3D фотоефекти. Ці функції покладаються на точну оцінку глибини, щоб відокремити об’єкт від фону та створити візуально привабливі зображення та відео.

Переваги для фото/відеозйомки:

• Портретний режим: створення професійно виглядаючих портретів із розмитим фоном.
• 3D фотоефекти: додавання глибини та розмірності фотографіям.
• Розуміння сцени: покращення якості зображення за допомогою інтелектуального аналізу сцени.

Виклики та майбутні напрямки

Хоча штучний інтелект досяг значних успіхів у покращенні сприйняття глибини в камерах, все ще є кілька проблем, які потрібно вирішити. До них належать:

• Обчислювальна складність: алгоритми оцінки глибини на основі штучного інтелекту можуть бути інтенсивними з точки зору обчислень, вимагаючи значної потужності обробки.
• Вимоги до даних: Підходи до навчання під наглядом вимагають великих обсягів позначених даних, отримання яких може бути дорогим і трудомістким.
• Надійність: алгоритми оцінки глибини можуть бути чутливими до умов освітлення, оклюзій та інших факторів середовища.

Майбутні напрямки досліджень у сприйнятті глибини за допомогою ШІ включають:

• Ефективні алгоритми: розробка більш ефективних і легких алгоритмів оцінки глибини.
• Самоконтрольоване навчання: Вивчення підходів до самоконтрольованого навчання, щоб зменшити потребу в позначених даних.
• Підвищення надійності: покращення стійкості алгоритмів оцінки глибини до факторів середовища.
• Інтеграція з іншими датчиками: поєднання оцінки глибини на основі ШІ з іншими датчиками, такими як LiDAR і радар, для створення більш повних і надійних систем сприйняття.

Постійний прогрес у сфері штучного інтелекту та комп’ютерного зору має на меті ще більше революціонізувати сприйняття глибини в камерах, створюючи нові та захоплюючі програми в різних галузях. У міру того, як алгоритми стають більш ефективними та надійними, а дані стають більш доступними, ми можемо очікувати, що в найближчі роки ми побачимо ще більш широке впровадження сприйняття глибини за допомогою ШІ.

Майбутнє має значні перспективи для ролі штучного інтелекту в покращенні того, як камери сприймають і інтерпретують світ навколо нас. Постійні інновації, безсумнівно, призведуть до більш складних і практичних застосувань, які покращать наше життя та трансформують галузі.