Новая технология определения расстояний до объектов по изображению обещает произвести революцию в области компьютерного зрения и анализа визуальной информации. Она объединяет два подхода к измерению расстояний, которые ранее использовались по отдельности, но теперь интегрируются в единую мощную систему.

Первый подход — глубина изображения. Он фокусируется на относительном расстоянии между пикселями на изображении. Глубина позволяет понять, какие объекты находятся ближе к камере, а какие — дальше, создавая трёхмерное восприятие сцены. Это важно для задач, где нужно учитывать пространственное расположение объектов, таких как автономные транспортные средства, роботы и системы дополненной реальности. Однако, глубина сама по себе не даёт точных данных о реальных расстояниях в физическом пространстве.

Вот где вступает в игру второй подход — масштабирование. Он позволяет преобразовать информацию о глубине в абсолютные значения расстояния, измеряемые в метрах. Каждому пикселю на изображении теперь можно сопоставить точное расстояние до камеры. Это открывает новые возможности, например, для более точного распознавания объектов, измерения их размеров или определения местоположения в реальном мире.

Применение 

Оценка глубины имеет ряд применений, включая 3D-реконструкцию, навигацию и автономное вождение. В дополнение к этим традиционным применениям, современные приложения изучают контент, созданный искусственным интеллектом, такой как изображения, видео и 3D-сцены. 
Технология стремится добиться успеха по ключевым показателям производительности, включая захват мелких деталей, обработку прозрачных объектов, управление отражениями, интерпретацию сложных сцен, обеспечение эффективности и обеспечение надежной переносимости между различными доменами.

В ближайшее время данная технология будет интегрирована в существующие и новые модели использования, такие как системы навигации для беспилотных автомобилей, дроны, 3D-сканирование и приложения в области виртуальной и дополненной реальности. Эта технология не только повысит точность анализа окружающей среды, но и значительно улучшит взаимодействие с реальным миром, делая его более понятным и доступным для машин.

 

Узнать больше

 

 

 

Опубликовано: Авг. 18, 2024, 11 д.п. Просмотры: 531