Hai! Sebagai pemasok sistem navigasi visual, saya sering ditanya tentang bagaimana sistem keren ini mendeteksi dan melacak objek bergerak. Ini adalah topik yang menarik, dan saya bersemangat untuk berbagi beberapa wawasan dengan Anda.
Pertama, mari kita pahami dasar-dasarnya. Sistem navigasi visual menggunakan kamera dan algoritma canggih untuk menganalisis lingkungan visual. Mereka seperti mata dan otak sebuah mesin, membantunya “melihat” dan memahami apa yang ada di sekitarnya.
Deteksi Benda Bergerak
Salah satu langkah penting dalam navigasi visual adalah mendeteksi objek bergerak. Ada beberapa metode berbeda yang kami gunakan untuk melakukan ini.
Pengurangan Latar Belakang
Ini adalah pendekatan yang cukup mudah. Kita mulai dengan membuat model latar belakang statis di bidang pandang kamera. Kemudian, saat sistem berjalan, sistem membandingkan setiap frame baru dengan model latar belakang. Area mana pun yang berbeda dari latar belakang kemungkinan besar merupakan objek bergerak.
Misalnya, bayangkan kamera keamanan memantau tempat parkir. Model latar belakang akan mencakup tempat parkir, bangunan, dan pemandangan statis. Ketika sebuah mobil melaju ke tempat parkir, hal itu terlihat sebagai perbedaan dalam bingkai, dan sistem dapat mendeteksinya sebagai objek bergerak.
Aliran Optik
Aliran optik adalah teknik ampuh lainnya. Ini mengukur gerakan nyata objek dalam serangkaian bingkai. Dengan menganalisis arah dan kecepatan aliran, kita dapat menentukan benda mana yang bergerak dan bagaimana benda tersebut bergerak.
Anggap saja seperti mengamati sungai. Air di sungai memiliki aliran tertentu, dan Anda dapat mengetahui ke arah mana alirannya dan seberapa cepatnya. Dengan cara yang sama, aliran optik membantu sistem navigasi visual memahami pergerakan objek dalam bingkai video.
Pelacakan Fitur
Pelacakan fitur melibatkan identifikasi fitur-fitur berbeda dalam suatu objek, seperti sudut atau tepi, dan kemudian melacak fitur-fitur ini di beberapa bingkai. Jika suatu fitur berpindah dari satu posisi ke posisi lain, hal ini menunjukkan bahwa objek tersebut bergerak.
Misalnya, jika kami melacak seseorang yang berjalan dalam sebuah video, kami mungkin melacak sudut matanya atau tepi pakaiannya. Saat fitur-fitur ini bergerak dalam bingkai, sistem dapat mengikuti pergerakan orang tersebut.
Melacak Objek Bergerak
Setelah objek bergerak terdeteksi, langkah selanjutnya adalah melacaknya. Di sinilah segalanya menjadi lebih rumit.
Penyaringan Kalman
Filter Kalman adalah algoritma yang banyak digunakan untuk melacak objek bergerak. Ia menggunakan model matematika untuk memprediksi posisi suatu benda di masa depan berdasarkan geraknya di masa lalu. Dengan terus memperbarui prediksi dengan pengukuran baru dari kamera, filter dapat melacak posisi objek secara akurat.
Katakanlah kita sedang melacak drone yang terbang di langit. Filter Kalman memperhitungkan kecepatan dan arah drone sebelumnya serta memprediksi di mana drone akan berada pada frame berikutnya. Saat kamera menangkap bingkai baru, filter membandingkan posisi prediksi dengan posisi drone sebenarnya dan menyesuaikan prediksinya.
Filter Partikel
Filter partikel adalah pilihan lain untuk pelacakan. Mereka menggunakan sekumpulan partikel untuk mewakili kemungkinan keadaan suatu objek. Setiap partikel mempunyai bobot yang menunjukkan seberapa besar kemungkinan partikel tersebut mewakili keadaan sebenarnya dari benda tersebut.
Saat pengukuran baru diterima, bobot partikel diperbarui, dan partikel diambil sampelnya ulang untuk fokus pada keadaan yang paling mungkin terjadi. Dengan cara ini, filter partikel dapat melacak objek meskipun terdapat kebisingan dan ketidakpastian.
Pelacakan Berbasis Pembelajaran Mendalam
Dalam beberapa tahun terakhir, pembelajaran mendalam telah merevolusi pelacakan objek. Jaringan saraf dalam dapat belajar mengenali dan melacak objek berdasarkan data pelatihan dalam jumlah besar.
Jaringan ini dapat menangani skenario yang kompleks, seperti oklusi (ketika suatu objek diblokir sebagian atau seluruhnya oleh objek lain) dan perubahan tampilan. Misalnya, jika seseorang berjalan di belakang pohon dan kemudian muncul kembali, pelacak berbasis pembelajaran mendalam masih dapat melacaknya.
Sistem Navigasi Visual Kami
Di perusahaan kami, kami telah mengembangkan beberapa sistem navigasi visual menakjubkan yang menggunakan teknik deteksi dan pelacakan ini.
KitaUnit Pengukuran Inersia MEMSmemberikan penginderaan gerakan yang akurat, yang melengkapi deteksi dan pelacakan visual. Ini dapat mengukur akselerasi dan rotasi sistem, membantu meningkatkan akurasi navigasi secara keseluruhan.
ItuModul Navigasi Visual Terintegrasimenggabungkan beberapa sensor dan algoritma menjadi satu unit yang kompak. Sangat mudah untuk diintegrasikan ke dalam berbagai aplikasi, seperti robot, drone, dan kendaraan otonom.
Dan milik kitaModul Navigasi Pencocokan Gambar Tipe Terpisahmenggunakan algoritme pencocokan gambar tingkat lanjut untuk menyediakan navigasi yang tepat di lingkungan yang kompleks. Ia dapat mendeteksi dan melacak objek bergerak dengan akurasi tinggi, bahkan dalam kondisi cahaya redup atau kebisingan tinggi.
Kesimpulan
Sistem navigasi visual adalah alat yang sangat ampuh untuk mendeteksi dan melacak objek bergerak. Dengan menggunakan teknik seperti pengurangan latar belakang, aliran optik, dan pelacakan fitur, kita dapat mendeteksi objek di lingkungan. Dan dengan algoritme seperti pemfilteran Kalman, filter partikel, dan pelacakan berbasis pembelajaran mendalam, kami dapat melacak objek ini secara akurat dari waktu ke waktu.
Jika Anda sedang mencari sistem navigasi visual yang dapat mendeteksi dan melacak objek bergerak secara efektif, kami ingin berbicara dengan Anda. Sistem kami dirancang untuk memberikan kinerja dan keandalan tinggi, dan kami dapat menyesuaikannya untuk memenuhi kebutuhan spesifik Anda. Jadi, jangan ragu untuk menghubungi dan memulai percakapan tentang bagaimana sistem navigasi visual kami dapat bermanfaat bagi proyek Anda.
Referensi
- Szeliski, R. (2010). Visi Komputer: Algoritma dan Aplikasi. Peloncat.
- Ma, Y., Soatto, S., Kosecka, J., & Sastry, SS (2003). Undangan ke Visi 3-D: Dari Gambar ke Model Geometris. Peloncat.
- Goodfellow, IJ, Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Pembelajaran Mendalam. Pers MIT.