단일, 듀얼, 트리플 및 멀티 카메라 시스템 분석

단안, 쌍안, 삼안 및 다안 카메라는 지각 분야의 핵심 장치이며, 각각 고유한 특성과 적용 가능한 시나리오가 있습니다. 자세한 비교는 다음과 같습니다.

구성: 단일 렌즈와 이미지 센서의 조합으로 이루어지며 구조가 가장 간단하고 비용이 비교적 저렴합니다.

원리: 2차원 이미지의 크기, 모양, 질감을 기반으로 거리 및 기타 정보를 추정하고, 사전 지식이나 머신 러닝 모델을 결합합니다. 그러나 직접적인 깊이 측정 방법이 부족합니다. 예를 들어, 모바일 폰 사진 촬영에서 단안 카메라는 장면을 포착하고 알고리즘을 통해 촬영된 사람이나 풍경에 간단한 배경 흐림 처리를 수행하여 얕은 피사계 심도 효과를 시뮬레이션합니다.

antage: 비용 효율적이고 가정용 보안 카메라, 어린이용 시계 카메라와 같은 다양한 소형 기기에 쉽게 통합할 수 있어 기본적인 이미지 수집 요구 사항을 충족합니다. 제한 사항: 깊이 인식의 정확도가 낮고 복잡한 환경에서 물체의 거리를 정확하게 판단할 수 없어 고정밀 작업을 처리하기 어렵습니다. 예를 들어, 자율 주행에서 정확한 장애물 회피는 단안 카메라에 의존할 수 없습니다.

구성: 특정 기준 거리에 배치된 두 대의 카메라로 구성되어 있으며, 각 카메라마다 광학 및 이미징 시스템이 갖춰져 있어 동시에 이미지를 캡처하여 스테레오 비전을 실현합니다.

원리: 공식화 원리에 따라 동일한 장면을 촬영하는 두 카메라 간의 차이를 사용하여 대상의 깊이 정보를 계산하고 이미지 인식 기술을 결합하여 대상을 결정합니다. 예를 들어 산업용 로봇 피킹 작업에서 쌍안경 카메라는 로봇이 부품의 위치와 거리를 찾는 데 도움이 되어 정확한 피킹이 가능합니다.

장점: 단안 카메라에 비해 깊이 인식 능력이 크게 향상되고 비교적 간단한 3D 장면 모델을 구축할 수 있습니다. 비용 효율적이며 보안, 로봇 공학 및 기타 분야에서 사용됩니다.

제한 사항: 조명의 변화에 민감하며, 기준선 거리를 합리적으로 설정해야 합니다. 그렇지 않으면 측정 오류가 쉽게 발생할 수 있습니다. 강한 직사광선이나 희미한 빛이 있는 환경에서는 깊이 계산의 정확도가 크게 영향을 받습니다.

구성: 특정 레이아웃으로 배치된 3개의 카메라로 구성되며, 각 카메라에는 자체 광학 시스템과 이미지 센서가 장착되어 있으며, 데이터 처리 장치와 통신 인터페이스도 갖추고 있습니다.

원리 쌍안경 카메라와 유사하게, 다양한 카메라가 여러 각도에서 동시에 촬영하여 풍부한 시차 정보를 사용하여 높은 정밀도로 깊이를 계산하고, 이미지 인식을 대상의 포괄적인 속성에 결합합니다. 예를 들어, 자율 주행에서 삼안경 카메라는 모든 방향에서 전면 도로 상황을 포착하여 차량, 보행자 및 장애물의 종류와 유형을 정확하게 인식합니다.

장점: 고정밀 깊이 인식, 사각 지대 없는 광각 커버리지, 강력한 대상 인식 기능으로 인해 높은 정확도와 장면 이해력이 필요한 하이엔드 애플리케이션에 적합합니다.

한계점: 카메라 보정이 복잡하고, 데이터 처리량이 크며, 하드웨어 및 기술적 한계가 높아 일부 비용에 민감한 분야에서 인기가 제한됩니다.

구성: 4개 이상의 카메라로 구성되어 다양한 애플리케이션에 따라 유연한 레이아웃 설계가 가능하며 복잡한 시각적 배열을 형성합니다.

원리: 다양한 카메라의 멀티 앵글 및 멀티 레이어 이미지 데이터를 통합하고, 고급 알고리즘을 사용하여 심층적인 시각 정보를 채굴하고, 초정밀 3D 장면 모델을 구축하여 고정밀 및 고신뢰성 환경 인식을 달성합니다. 예를 들어, 전문적인 가상 현실 촬영에서 멀티 아이 카메라는 원형으로 배치되어 모든 방향에서 배우의 움직임과 얼굴 표정을 포착하여 가상 캐릭터에 사실적인 표현력을 부여합니다.

장점: 뛰어난 환경 인식 및 세부 정보 처리 능력, 매우 복잡한 장면에 적응 가능, 메타버스 및 지능형 무인 시스템과 같은 최첨단 기술 응용 분야에 최고 수준의 시각적 지원을 제공할 수 있습니다.

제한 사항: 시스템이 매우 복잡하고 비용이 많이 듭니다. 연구개발 그리고 생산 비용, 그리고 엄청난 데이터 처리 및 전송 압력. 현재는 주로 하이엔드 연구 및 영화 제작 분야에서 사용됩니다.

전반적으로 카메라 눈의 수가 증가함에 따라 시각적 인식 능력은 점차 향상되지만 비용과 기술적 어려움도 증가합니다. 선택할 때 가장 적합한 시각적 솔루션을 선택하려면 애플리케이션 요구 사항, 예산 및 기술적 타당성과 같은 요소를 고려해야 합니다.