Прорыв в области машинного зрения: одного пикселя достаточно для 3D-отслеживания объектов
![Прорыв в области машинного зрения: одного пикселя достаточно для 3D-отслеживания объектов Прорыв в области машинного зрения: одного пикселя достаточно для 3D-отслеживания объектов](/upload/iblock/967/w8tlervu5t9k23k3g0av6oswuyspwur6/2810.jpeg)
Исследователи из китайского университета Цинхуа разработали революционную технологию трехмерного машинного зрения, которая способна отслеживать быстро движущиеся объекты, используя информацию всего с одного пикселя. Эта инновация может значительно снизить вычислительные требования и стоимость систем компьютерного зрения, открывая новые возможности для их применения.
Традиционно считалось, что для эффективного машинного зрения необходимы сложные датчики и мощные вычислительные системы. Однако команда из Цинхуа смогла радикально упростить этот процесс, разработав метод, который не требует полной реконструкции изображения объекта для определения его положения.
Руководитель исследовательской группы Зихань Генг отмечает: "Наш подход значительно сокращает объем хранимых данных и вычислительные затраты. Для получения 3D-координат требуется всего шесть байт дискового пространства и 2,4 микросекунды вычислительного времени".
Технология работает путем проецирования геометрических световых узоров на объект и измерения интенсивности одного пикселя. С помощью сложных математических вычислений система способна определить положение и траекторию движения объекта. По утверждению разработчиков, их метод в 200 раз быстрее традиционных видеотехнологий отслеживания.
Исследователи провели эксперимент, в котором использовали лазер и цифровое микрозеркальное устройство для освещения металлической сферы, движущейся по изогнутой спиральной проволоке. Система успешно отследила движение объекта, используя информацию только с одного пикселя.
В настоящее время технология способна отслеживать один объект, но команда планирует расширить возможности для работы с несколькими объектами одновременно.
Потенциальные применения этой технологии весьма широки. Генг подчеркивает: "Эта технология может расширить возможности восприятия таких систем, как самоуправляемые автомобили, улучшить системы наблюдения за безопасностью и предложить более эффективный мониторинг и контроль качества для промышленной инспекции. Кроме того, этот высокоскоростной метод локализации может быть использован в научных исследованиях, например, в изучении траектории полета насекомых".
Этот прорыв в области машинного зрения открывает новые горизонты для развития технологий компьютерного зрения, делая их более доступными и эффективными. Ожидается, что дальнейшее развитие этой технологии может привести к значительным изменениям в различных отраслях, от автомобилестроения до промышленной автоматизации.