W jaki sposób inteligentne rozwiązania wizyjne wykrywają ruch?
W dzisiejszej erze zaawansowanych technologii inteligentne rozwiązania wizyjne stały się nieodzowną częścią wielu gałęzi przemysłu, od produkcji i logistyki po bezpieczeństwo i pojazdy autonomiczne. Jedną z kluczowych funkcji tych rozwiązań jest detekcja ruchu. Jako uznany dostawca inteligentnych rozwiązań wizyjnych jestem tutaj, aby dowiedzieć się, w jaki sposób te systemy wykrywają ruch i jakie technologie umożliwiają to wszystko.
Podstawy detekcji ruchu w inteligentnych rozwiązaniach wizyjnych
Zasadniczo wykrywanie ruchu w inteligentnych rozwiązaniach wizyjnych polega na identyfikowaniu zmian w polu widzenia w czasie. Obraz statyczny zapewnia migawkę sceny, ale kiedy wprowadzimy element czasu, możemy obserwować, jak poruszają się obiekty w tej scenie. Osiąga się to poprzez porównanie kolejnych klatek wideo lub serii nieruchomych obrazów wykonanych w krótkich odstępach czasu.
Proces rozpoczyna się od kamery lub zestawu kamer, które w sposób ciągły rejestrują obszar zainteresowania. Mogą to być różne typy kamer, takie jak czujniki CCD (Charge – Coupled Device) lub CMOS (Complementary Metal – Oxide – Semiconductor), z których każdy ma swoje zalety pod względem jakości obrazu, czułości i kosztu.
Po przechwyceniu obrazów są one przesyłane do jednostki przetwarzającej. Jednostka ta może być dedykowanym modułem sprzętowym, komputerem lub kombinacją obu. Jednostka przetwarzająca to miejsce, w którym dzieje się magia wykrywania ruchu.
Różnica ram
Jedną z najprostszych i najczęściej stosowanych metod wykrywania ruchu jest różnicowanie klatek. W tej technice jednostka przetwarzająca odejmuje jedną klatkę od następnej. Jeśli w scenie nie ma ruchu, różnica pomiędzy kolejnymi klatkami będzie minimalna. Jednakże, gdy obiekt się porusza, piksele w obszarze, w którym następuje ruch, będą miały różne wartości w obu klatkach, co spowoduje znaczną różnicę.
Załóżmy na przykład, że mamy kamerę monitorującą korytarz. W scenie statycznej klatki będą wyglądać niemal identycznie. Jeśli jednak osoba przejdzie korytarzem, piksele reprezentujące jej ciało będą zmieniać położenie w kolejnych klatkach. Odejmując klatki, możemy podkreślić te zmiany i zidentyfikować poruszający się obiekt.
Jednakże różnicowanie klatek ma swoje ograniczenia. Jest wrażliwy na zmiany oświetlenia, co może również powodować różnice w wartościach pikseli pomiędzy klatkami. Aby złagodzić ten problem, często stosuje się bardziej zaawansowane techniki w połączeniu z różnicowaniem klatek.
Odejmowanie tła
Odejmowanie tła to kolejna podstawowa metoda wykrywania ruchu. W tym podejściu system najpierw tworzy model tła sceny. Ten model tła reprezentuje statyczne elementy w polu widzenia, takie jak ściany, meble i podłoga.
Po ustaleniu modelu tła system porównuje każdą nową klatkę z modelem tła. Wszelkie obszary kadru, które znacznie odbiegają od tła, uznawane są za obiekty poruszające się. Na przykład w zakładzie produkcyjnym tło stanowią przenośniki taśmowe, maszyny i otaczająca infrastruktura. Produkt przemieszczający się po taśmie wyróżnia się jako poruszający się obiekt na statycznym tle.
Model tła musi być z czasem aktualizowany, aby dostosować się do zmian oświetlenia, drobnych ruchów elementów tła lub dodania lub usunięcia obiektów statycznych. Dostępnych jest kilka algorytmów odejmowania tła, takich jak Gaussian Mixture Model (GMM) i algorytm Codebook. Algorytmy te mogą skutecznie obsługiwać złożone sceny i zmieniające się warunki środowiskowe.
Przepływ optyczny
Przepływ optyczny to bardziej zaawansowana technika wykrywania ruchu, która analizuje pozorny ruch obiektów w sekwencji obrazów. Szacuje ruch każdego piksela w klatkach, obliczając wektor prędkości ruchu piksela z jednej klatki do następnej.
Algorytmy przepływu optycznego opierają się na założeniu, że intensywność piksela pozostaje stała podczas jego przemieszczania się pomiędzy klatkami. Śledząc zmiany intensywności pikseli w czasie, algorytmy te mogą obliczyć kierunek i prędkość ruchu. Informacje te można wykorzystać do wykrywania poruszających się obiektów, analizowania ich trajektorii, a nawet szacowania ich rozmiaru i kształtu.
W kontekście naszych inteligentnych rozwiązań wizyjnych przepływ optyczny może być szczególnie przydatny w zastosowaniach takich jak monitorowanie ruchu i nawigacja robotów. Na przykład w monitorowaniu ruchu przepływ optyczny można wykorzystać do śledzenia ruchu pojazdów, pomiaru ich prędkości i wykrywania zatorów w ruchu.
Zastosowania w naszych inteligentnych rozwiązaniach wizyjnych
Nasza firma oferuje szeroką gamę inteligentnych rozwiązań wizyjnych wykorzystujących te techniki wykrywania ruchu. Na przykład w dziedzinie śledzenia spoin laserowych naszeLaserowy czujnik śledzenia spoiny czołowej serii FV - 150 - ZO - TDILaserowy czujnik śledzenia spoiny czołowej serii FV - 210 - ZO - TDwykorzystuje detekcję ruchu, aby dokładnie śledzić ruch uchwytu spawalniczego i przedmiotu obrabianego.
Czujniki wyposażone są w kamery o wysokiej rozdzielczości, które rejestrują obszar spawania w czasie rzeczywistym. Wykrywając ruch palnika i przedmiotu obrabianego, czujniki mogą dostosować parametry spawania, takie jak prędkość i położenie palnika, aby zapewnić wysoką jakość spoiny.
W branży zabezpieczeń nasze inteligentne rozwiązania wizyjne można wykorzystać do wykrywania włamań i monitorowania ruchu osób i pojazdów. Algorytmy detekcji ruchu potrafią szybko zidentyfikować każdy nieautoryzowany ruch w chronionym obszarze i wywołać alarm lub wysłać powiadomienie do pracowników ochrony.
Skontaktuj się z nami w sprawie zakupów
Jeśli interesują Cię nasze inteligentne rozwiązania wizyjne i chcesz dowiedzieć się więcej o tym, jakie korzyści mogą one przynieść Twojemu biznesowi, zachęcamy do kontaktu z nami. Nasz zespół ekspertów jest gotowy omówić Twoje specyficzne wymagania, dostarczyć szczegółowe informacje o produkcie i pomóc Ci w procesie zakupów. Niezależnie od tego, czy działasz w produkcji, logistyce, bezpieczeństwie, czy w innej branży, która może skorzystać na technologii wykrywania ruchu, mamy rozwiązania, które spełnią Twoje potrzeby.
Referencje
- Haralick, RM i Shapiro, LG (1992). Wizja komputerowa i robotyczna, tom. 1. Addison-Wesley.
- Forsyth, DA i Ponce, J. (2003). Wizja komputerowa: nowoczesne podejście. Sala Prentice’a.
- Jain, AK, Kasturi, R. i Schunck, BG (1995). Widzenie maszynowe. McGraw-Wzgórze.