Tamil
ஸ்டீரியோ பார்வை கேமரா மாட்யூல்களில் ஆழம் உணர்வின் அறிவியல்: முழுமையான வழிகாட்டி
09.22 துருக
ஒரு காலத்தில் இயந்திரங்கள் அதிகமாக "காண" மற்றும் உடல் உலகத்துடன் தொடர்பு கொள்ள எதிர்பார்க்கப்படுகிறதற்கான காலத்தில், ஆழம் உணர்வு ஒரு அடிப்படை தொழில்நுட்பமாக மாறியுள்ளது. ஸ்மார்ட்போன் முகம் அடையாளம் காண்பதிலிருந்து தன்னியக்க வாகன வழிநடத்தல் மற்றும் தொழில்துறை ரோபோட்டிக்ஸ் வரை, துல்லியமான ஆழம் உணர்வு சாதனங்களுக்கு இடவெளி உறவுகளை புரிந்து கொள்ள, தூரங்களை அளக்க மற்றும் தகவலான முடிவுகளை எடுக்க உதவுகிறது. லைடார், நேரம்-ஓட்டம் (ToF), மற்றும் கட்டமைக்கப்பட்ட ஒளி உள்ளிட்ட பல்வேறு ஆழம் உணர்வு தொழில்நுட்பங்களில்,ஸ்டீரியோ பார்வை கேமரா மாட்யூல்கள்தங்கள் செலவினத்திற்கேற்ப திறன், நேரடி செயல்திறன் மற்றும் மனித பார்வையின் பழமையான கொள்கை: இருமுக வேறுபாடு என்பதைக் கொண்டு நம்பிக்கை வைக்கும் என்பதற்காக மாறுபடுகின்றன.
இந்த கட்டுரை ஸ்டீரியோ பார்வை அமைப்புகளில் ஆழம் உணர்வின் அறிவியலை ஆராய்கிறது, இந்த கேமரா மாடுல்கள் மனித ஆழம் உணர்வை எவ்வாறு நகலெடுக்கின்றன, அவற்றைப் செயல்படுத்தும் முக்கிய கூறுகள், தொழில்நுட்ப சவால்கள் மற்றும் உண்மையான உலக பயன்பாடுகளை உடைத்து காட்டுகிறது. நீங்கள் ஒரு பொறியாளர், தயாரிப்பு வளர்ப்பாளர் அல்லது தொழில்நுட்ப ஆர்வலர் என்றாலும், உங்கள் திட்டங்களில் இதன் திறனை பயன்படுத்துவதற்கு இந்த தொழில்நுட்பத்தைப் புரிந்துகொள்வது முக்கியமாகும்.
1. அடிப்படை: எவ்வாறு ஸ்டீரியோ பார்வை மனித ஆழம் உணர்வை நகலெடுக்கிறது
அதன் அடிப்படையில், ஸ்டீரியோ பார்வை மனிதர்கள் ஆழத்தை உணர்வதற்கான ஒரே உயிரியல் முறைமையை நம்புகிறது: இருமுக பார்வை. நீங்கள் ஒரு பொருளை பார்க்கும் போது, உங்கள் இடது மற்றும் வலது கண்கள் சிறிது மாறுபட்ட படங்களை பிடிக்கின்றன (அவற்றின் இடைவெளியின் காரணமாக, இதனை "இன்டர்ப்யூலரி தூரம்" என்று அழைக்கின்றனர்). உங்கள் மூளை இந்த இரண்டு படங்களை ஒப்பிட்டு, மாறுபாட்டை (அல்லது "பரஸ்பர மாறுபாடு") கணக்கிடுகிறது மற்றும் அந்த தகவல்களை பயன்படுத்தி, பொருள் உங்களிடம் எவ்வளவு தொலைவில் உள்ளது என்பதை தீர்மானிக்கிறது.
ஸ்டீரியோ பார்வை கேமரா மொட்யூல்கள் இந்த செயல்முறையை இரண்டு ஒத்திசைவு கேமராக்கள் ஒரு நிலையான தூரத்தில் (அதை அடிப்படையாக அழைக்கின்றனர்) நிறுவப்பட்டுள்ளன. மனித கண்களின் போலவே, ஒவ்வொரு கேமரா ஒரே காட்சியின் 2D படத்தை சிறிது மாறுபட்ட பார்வையிலிருந்து பிடிக்கிறது. மொட்யூலின் செயலி பின்னர் இந்த இரண்டு படங்களை பகுப்பாய்வு செய்து வேறுபாட்டை கணக்கிடுகிறது மற்றும், இறுதியாக, ஆழத்தை கணக்கிடுகிறது.
முக்கிய கருத்து: வேறுபாடு vs. ஆழம்
வித்தியாசம் என்பது இடது மற்றும் வலது படங்களில் தொடர்புடைய புள்ளிகளுக்கிடையிலான திசை மாற்றமாகும். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு காபி கிண்ணம் வலது படத்தில் ஒரு குறிப்பிட்ட புள்ளிக்கு 10 பிக்சல்கள் இடது பக்கம் தோன்றினால், ஆனால் இடது படத்தில் 5 பிக்சல்கள் இடது பக்கம் தோன்றினால், வித்தியாசம் 5 பிக்சல்கள் ஆகும்.
பரப்பளவுக்கும் ஆழத்திற்கும் இடையிலான உறவு எதிர்மறை மற்றும் கேமராவின் உள்ளக மற்றும் வெளிப்புற அளவீடுகள் மூலம் நிர்ணயிக்கப்படுகிறது:
Depth (Z) = (அடிப்படை (B) × மைய நீளம் (f)) / மாறுபாடு (d) |
• அடிப்படை (B): இரு கேமராக்களின் இடைவெளி. நீண்ட அடிப்படை தொலைவில் உள்ள பொருட்களுக்கு ஆழம் துல்லியத்தை மேம்படுத்துகிறது, ஆனால் குறுகிய அடிப்படை அருகிலுள்ள உணர்வுக்கு சிறந்தது.
• கேந்திர நீளம் (f): கேமராவின் லென்ஸ் மற்றும் படத்தை உணர்வான் இடையே உள்ள தூரம் (பிக்சல்களில் அளக்கப்படுகிறது). நீளமான கேந்திர நீளம் பெருக்கத்தை அதிகரிக்கிறது, சிறிய பொருட்களுக்கு மாறுபாட்டை மேம்படுத்துகிறது.
• வித்தியாசம் (d): சரியான புள்ளிகளுக்கிடையிலான பிக்சல் நகர்வு. அருகிலுள்ள பொருட்களுக்கு பெரிய வித்தியாசம் உள்ளது; தொலைவில் உள்ள பொருட்களுக்கு சிறிய (அல்லது பூஜ்யம்) வித்தியாசம் உள்ளது.
இந்த சூத்திரம் ஸ்டீரியோ ஆழம் உணர்வின் முதன்மை ஆதாரம் ஆகும்—இது 2D படத் தரவுகளை 3D இடவெளி தகவலாக மாற்றுகிறது.
2. ஸ்டீரியோ பார்வை கேமரா மாட்யூலின் உடல் அமைப்பு
ஒரு செயல்பாட்டிற்கேற்ப உள்ள ஸ்டீரியோ பார்வை அமைப்பு இரண்டு கேமராக்களை மட்டுமே தேவையில்லை. இது ஒத்திசைவு படப் பிடிப்பு, சரியான அளவீடு மற்றும் நம்பகமான வேறுபாடு கணக்கீட்டை உறுதி செய்யும் ஹார்ட்வேர் கூறுகள் மற்றும் மென்பொருள் ஆல்காரிதங்களை இணைக்கிறது. கீழே முக்கிய கூறுகள் உள்ளன:
2.1 கேமரா ஜோடி (இடது மற்றும் வலது சென்சார்கள்)
இரு கேமராக்கள் ஒரே நேரத்தில் படங்களை பிடிக்க ஒத்திசைவு செய்ய வேண்டும்—எந்த நேர தாமதமும் (சில மில்லிசெகண்டுகள் கூட) இயக்க மங்கலுக்கு அல்லது சரிசெய்யாததற்கு காரணமாகும், இது வேறுபாடு கணக்கீடுகளை அழிக்கிறது. அவற்றுக்கு ஒத்த specifications தேவை:
• தீர்வு: இரு கேமராக்களும் ஒரே தீர்வை (எடுத்துக்காட்டாக, 1080p அல்லது 4K) கொண்டிருக்க வேண்டும், பிக்சல்-க்கு-பிக்சல் ஒப்பீட்டை உறுதி செய்ய.
• கண்ணாடி மைய நீளம்: ஒற்றை படங்களுக்கிடையில் வளைவு மாறுபாடுகளைத் தடுக்கும் பொருத்தமான மைய நீளங்கள்.
• படம் சென்சார் வகை: CMOS சென்சார்கள் குறைந்த சக்தி உபயோகமும், உயர் கட்டம் வீதமும் (ரோபோடிக்ஸ் போன்ற நேரடி பயன்பாடுகளுக்கு முக்கியம்) காரணமாக விரும்பப்படுகின்றன.
2.2 அடிப்படை கட்டமைப்பு
அடிப்படை (இரு கேமராக்களின் இடைவெளி) பயன்பாட்டிற்கேற்ப வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது:
• சிறிய அடிப்படை (5 சென்டிமீட்டருக்கு குறைவாக): ச்மார்ட்போன்களில் (எடுத்துக்காட்டாக, புகைப்படம் முறை) மற்றும் ட்ரோன்களில், இடம் குறைவாக இருக்கும் போது பயன்படுத்தப்படுகிறது. அருகிலுள்ள ஆழத்தை உணர்வதற்கான சிறந்தது (0.3–5 மீட்டர்கள்).
• நீண்ட அடிப்படை (>10cm): தன்னிச்சையாக இயக்கப்படும் வாகனங்கள் மற்றும் தொழில்துறை ஸ்கேனர்களில் பயன்படுத்தப்படுகிறது. தொலைவில் உள்ள பொருட்களுக்கு (5–100+ மீட்டர்கள்) துல்லியமான ஆழ அளவீட்டை சாத்தியமாக்குகிறது.
2.3 அளவீட்டு அமைப்பு
ஸ்டீரியோ கேமரா கெட்டதல்ல—லென்ஸ் வளைவு (எ.கா., பார் அல்லது பின்குஷன் வளைவு) மற்றும் தவறான அமைப்பு (சாய்வு, சுழல், அல்லது இரண்டு கேமரா இடையே இடம்) பிழைகளை உருவாக்கலாம். அளவீடு இந்த பிரச்சினைகளை சரிசெய்யுகிறது:
1. ஒரு அறியப்பட்ட மாதிரியின் (எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு சதுரங்கம்) பல கோணங்களில் படங்களை பிடித்தல்.
2. ஒவ்வொரு கேமராவிற்கும் உள்ளீட்டு அளவைகள் (கோப்பு நீளம், சென்சார் அளவு, வளைவு கூட்டங்கள்) கணக்கிடுதல்.
3. வெளிப்புற அளவீடுகளை (இரு கேமராவின் தொடர்புடைய இடம் மற்றும் திசை) கணக்கீடு செய்து, அவற்றின் ஒருங்கிணைப்பு முறைமைகளை ஒத்திசைக்கிறது.
காலிபிரேஷன் பொதுவாக உற்பத்தி செய்யும் போது ஒருமுறை செய்யப்படுகிறது, ஆனால் சில முன்னணி அமைப்புகள் சுற்றுச்சூழல் மாற்றங்களுக்கு (எடுத்துக்காட்டாக, வெப்பநிலை காரணமாக லென்ஸ் மாற்றம்) ஏற்படுத்துவதற்கான இடையில் காலிபிரேஷனை உள்ளடக்குகின்றன.
2.4 படத்தை செயலாக்கும் குழாய்
ஒரு முறை அளவீடு செய்யப்பட்ட பிறகு, ஸ்டீரியோ மாடுல் நேரத்தில் படங்களை செயலாக்கி ஆழ வரைபடத்தை உருவாக்குகிறது (ஒரு 2D வரிசை, இதில் ஒவ்வொரு பிக்சலும் காட்சியில் உள்ள தொடர்புடைய புள்ளிக்கு தொலைவை பிரதிநிதித்துவம் செய்கிறது). இந்த குழாயில் நான்கு முக்கிய படிகள் உள்ளன:
படி 1: படம் சரிசெய்தல்
Rectification இடது மற்றும் வலது படங்களை மாற்றுகிறது, அதனால் தொடர்புடைய புள்ளிகள் ஒரே水平 கோட்டில் இருக்கின்றன. இது வேறுபாட்டை கணக்கிடுவதைக் எளிதாக்குகிறது—முழு படத்தில் பொருத்தங்களை தேடுவதற்குப் பதிலாக, அல்கொரிதம் ஒரு ஒற்றை வரிசை boyunca மட்டுமே தேட வேண்டும்.
படி 2: அம்சங்களை ஒப்பிடுதல்
அல்கொரிதம் இடது மற்றும் வலது படங்களுக்கிடையில் "சேர்க்கை புள்ளிகள்" ஐ அடையாளம் காண்கிறது. இவை எட்ஜுகள், மூலைகள், அல்லது உருப்படியின் மாதிரிகள் (எ.கா., ஒரு புத்தகத்தின் மூலை அல்லது ஒரு சுவரில் உள்ள சிறு மண்). இரண்டு பொதுவான அணுகுமுறைகள்:
• பிளாக் மேட்சிங்: இடது படத்தில் உள்ள சிறிய பிளாக்களை (எ.கா., 5x5 அல்லது 9x9) வலது படத்தில் உள்ள பிளாக்களுடன் ஒப்பிடுகிறது, சிறந்த பொருத்தத்தை கண்டுபிடிக்க. வேகமாக இருப்பினும், உருப்படியற்ற பகுதிகளுக்கு குறைவான துல்லியமாக உள்ளது.
• விளக்க அடிப்படையிலான பொருத்தம்: SIFT (அளவுக்கு மாறாத விளக்க மாற்றம்) அல்லது ORB (திசைபடுத்தப்பட்ட FAST மற்றும் மாறிய BRIEF) போன்ற அல்காரிதங்களைப் பயன்படுத்தி தனித்துவமான விளக்கங்களை கண்டறிந்து, பிறகு அவற்றைப் படங்களுக்கிடையில் பொருத்துகிறது. மேலும் துல்லியமானது ஆனால் கணினி வளங்களை அதிகமாகப் பயன்படுத்துகிறது.
அடிக்கடி 3: வேறுபாடு கணக்கீடு
பொருத்தமான புள்ளிகளைப் பயன்படுத்தி, அல்கொரிதம் ஒவ்வொரு பிக்சலுக்கும் மாறுபாட்டை கணக்கிடுகிறது. தனித்துவமான அம்சங்கள் இல்லாத பகுதிகளுக்கு (எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு சீரான வெள்ளை சுவர்) "குழி நிரப்புதல்" தொழில்நுட்பங்கள் அண்டைய பிக்சல்களின் அடிப்படையில் மாறுபாட்டை மதிப்பீடு செய்கின்றன.
Step 4: ஆழ வரைபடம் மேம்படுத்தல்
மூல ஆழ வரைபடம் அடிக்கடி சத்தம் அல்லது தவறுகளை கொண்டிருக்கும் (எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு பொருள் மற்றொன்றின் காட்சியை ஒரு கேமராவில் மறைக்கும் போது ஏற்படும் மறைவு). மேம்பாட்டு தொழில்நுட்பங்கள் - மத்தியமான வடிகட்டி, இருபுற வடிகட்டி, அல்லது இயந்திரக் கற்றல் அடிப்படையிலான பிறகு செயலாக்கம் போன்றவை - ஆழ வரைபடத்தை மென்மையாக்கி, முரண்பாடுகளை சரிசெய்கின்றன.
3. ஸ்டீரியோ ஆழம் உணர்வில் தொழில்நுட்ப சவால்கள்
எப்போது ஸ்டீரியோ பார்வை பலவகைமையானது, இது துல்லியம் மற்றும் நம்பகத்தன்மையை பாதிக்கக்கூடிய பல சவால்களை எதிர்கொள்கிறது. இந்த வரம்புகளை புரிந்துகொள்வது, பயனுள்ள அமைப்புகளை வடிவமைக்க முக்கியமாகும்:
3.1 ஒடுக்கங்கள்
Occlusions occur when an object is visible in one camera but not the other (e.g., a person standing in front of a tree—their body blocks the tree in one image). This creates “disparity holes” in the depth map, as the algorithm cannot find corresponding points for occluded areas. Solutions include:
• மறைக்கப்பட்ட பகுதிகளுக்கான ஆழத்தை கணிக்க இயந்திரக் கற்றலைப் பயன்படுத்துதல்.
• மூன்றாவது கேமரா (மூவினை-ஸ்டீரியோ அமைப்புகள்) சேர்க்கப்படுவதன் மூலம் கூடுதல் பார்வைகளைப் பிடிக்க.
3.2 உருப்படிகள் இல்லாத அல்லது ஒரே மாதிரியான மேற்பரப்புகள்
பொதுவாக தனித்துவமான அம்சங்கள் இல்லாத பகுதிகள் (எடுத்துக்காட்டாக, வெள்ளை சுவர், தெளிவான வானம்) அம்சங்களை ஒப்பிடுவது quase முடியாததாக மாற்றுகிறது. இதனை சமாளிக்க, சில அமைப்புகள் ஒரு அறியப்பட்ட மாதிரியை (எடுத்துக்காட்டாக, இன்ஃப்ராரெட் புள்ளிகள்) காட்சியில் (ஸ்டீரியோ பார்வையை கட்டமைக்கப்பட்ட ஒளியுடன் இணைத்து) ஒளிப்படமாக உருவாக்குகின்றன.
3.3 ஒளி நிலைகள்
எக்ஸ்ட்ரீம் பிரைட் (எடுத்துக்காட்டாக, நேரடி சூரிய ஒளி) அல்லது குறைந்த ஒளி சூழ்நிலைகள் அம்சங்களை கழுவி விடலாம் அல்லது சத்தத்தை அறிமுகப்படுத்தலாம், பொருத்தம் சரியானதைக் குறைக்கலாம். தீர்வுகள் உள்ளன:
• உயர் டைனமிக் ரேஞ்ச் (HDR) கொண்ட கேமராக்களை எதிரொலியை கையாள்வதற்காக பயன்படுத்துதல்.
• குறைந்த ஒளி உணர்விற்காக இன்ஃப்ராரெட் (IR) கேமராக்களைச் சேர்க்குதல் (IR மனித கண்களுக்கு தெரியாது ஆனால் அம்சங்களை ஒப்பிடுவதற்காக நன்கு செயல்படுகிறது).
3.4 கணினி சிக்கல்திறன்
உண்மையான நேரத்தில் ஆழத்தை உணர்வது விரைவான செயலாக்கத்தை தேவைப்படுகிறது, குறிப்பாக உயர் தீர்மானமான படங்களுக்காக. வரம்பான கணினி சக்தியுள்ள எல்லை சாதனங்களுக்கு (எடுத்துக்காட்டாக, ஸ்மார்ட்போன்கள் அல்லது ட்ரோன்கள்) இது ஒரு சவால். உபகரணங்களில் (எடுத்துக்காட்டாக, Qualcomm இன் Snapdragon Visual Core போன்ற தனிப்பட்ட ஸ்டீரியோ பார்வை சிப்புகள்) மற்றும் மேம்படுத்தப்பட்ட அல்காரிதங்களில் (எடுத்துக்காட்டாக, GPU-ஐ வேகமாக்கிய பிளாக் பொருத்துதல்) முன்னேற்றங்கள் நேரத்தில் செயல்திறனை சாத்தியமாக்கியுள்ளன.
4. ஸ்டீரியோ பார்வை ஆழம் உணர்வின் உண்மையான உலக பயன்பாடுகள்
ஸ்டீரியோ பார்வை கேமரா மாட்யூல்கள் செலவினம், துல்லியம் மற்றும் நேரடி செயல்திறனை சமநிலைப்படுத்துவதற்காக பல தொழில்களில் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. கீழே சில முக்கிய பயன்பாடுகள் உள்ளன:
4.1 நுகர்வோர் எலக்ட்ரானிக்ஸ்
• ஸ்மார்ட்போன்கள்: புகைப்படம் முறை (ஆழத்தை கண்டறிந்து பின்னணி மங்கச் செய்ய), முகம் அடையாளம் காணுதல் (எடுத்துக்காட்டாக, ஆப்பிளின் முகம் அடையாளம், இது ஸ்டீரியோ பார்வையை IR உடன் இணைக்கிறது), மற்றும் AR வடிகட்டிகள் (உண்மையான காட்சிகளில் கற்பனை பொருட்களை மேலே வைக்க).
• விர்ச்சுவல் ரியாலிட்டி (VR)/ஆக்மெண்டெட் ரியாலிட்டி (AR): ஸ்டீரியோ கேமரா தலை இயக்கங்களை மற்றும் கை அசைவுகளை கண்காணிக்கிறது, மூழ்கிய அனுபவங்களை உருவாக்குகிறது (எடுத்துக்காட்டாக, ஒகுலஸ் க்வெஸ்ட் இன் கை கண்காணிப்பு).
4.2 சுய இயக்க வாகனங்கள்
ஸ்டீரியோ பார்வை குறுகிய தூர உணர்வுக்கு (எடுத்துக்காட்டாக, நடைபாதை பயணிகள், சைக்கிள் ஓட்டிகள் மற்றும் குரூப்களை கண்டறிதல்) உயர் தீர்மான ஆழ தரவுகளை வழங்குவதன் மூலம் LiDAR மற்றும் ரேடாரை முழுமைப்படுத்துகிறது. இது ADAS (மேம்பட்ட ஓட்டுநர் உதவி அமைப்புகள்) அம்சங்கள் போன்றது, பாதை விலகல் எச்சரிக்கை மற்றும் தானாகவே அவசரமாக நிறுத்துதல் ஆகியவற்றுக்கு செலவினமாக உள்ளது.
4.3 ரோபோடிக்ஸ்
• தொழில்துறை ரோபோட்டிக்ஸ்: ரோபோக்கள் ஸ்டீரியோ பார்வையைப் பயன்படுத்தி பொருட்களை எடுக்கவும் வைக்கவும், தொகுப்பின் போது கூறுகளை சரிசெய்யவும், தொழிற்சாலையின் தரையில் பயணிக்கவும் செயற்படுகின்றன.
• சேவை ரோபோடிக்ஸ்: வீட்டில் உள்ள ரோபோங்கள் (எடுத்துக்காட்டாக, தூய்மைப் பொம்மைகள்) தடைகளை தவிர்க்க ஸ்டீரியோ பார்வையைப் பயன்படுத்துகின்றன, அப்போது விநியோக ரோபோங்கள் அதை நடைபாதைகளை வழிநடத்த பயன்படுத்துகின்றன.
4.4 சுகாதாரம்
ஸ்டீரியோ பார்வை மருத்துவ படங்களில் உறுப்புகளின் 3D மாதிரிகளை உருவாக்க (எடுத்துக்காட்டாக, லாபரோஸ்கோபிக் அறுவை சிகிச்சையின் போது) மற்றும் மறுசீரமைப்பில் நோயாளியின் இயக்கங்களை கண்காணிக்க (எடுத்துக்காட்டாக, உடற்பயிற்சி பயிற்சிகள்) பயன்படுத்தப்படுகிறது.
5. ஸ்டீரியோ பார்வை ஆழம் உணர்வில் எதிர்கால போக்குகள்
என்றால் தொழில்நுட்பம் முன்னேறுவதால், ஸ்டீரியோ பார்வை அமைப்புகள் மேலும் சக்திவாய்ந்த மற்றும் பல்துறை ஆகின்றன. இங்கு அவற்றின் எதிர்காலத்தை வடிவமைக்கும் முக்கியமான போக்குகள் உள்ளன:
5.1 AI மற்றும் இயந்திரக் கற்றலுடன் ஒருங்கிணைப்பு
மெஷின் லெர்னிங் (ML) ஸ்டீரியோ ஆழம் உணர்வில் புரட்சி செய்கிறது:
• ஆழமான கற்றல் அடிப்படையிலான வேறுபாடு மதிப்பீடு: DispNet மற்றும் PSMNet போன்ற மாதிரிகள், பாரம்பரிய ஆல்கொரிதங்களை விட, குறிப்பாக உருப்படிகள் இல்லாத அல்லது மறைக்கப்பட்ட பகுதிகளில், வேறுபாட்டை மேலும் துல்லியமாக கணக்கிட கான்வல்யூஷனல் நரம்பியல் நெட்வொர்க்களை (CNNs) பயன்படுத்துகின்றன.
• முடிவிலிருந்து முடிவுக்கு ஆழம் கணிப்பு: எம்.எல். மாதிரிகள் நேரடியாக கச்சா ஸ்டீரியோ படங்களிலிருந்து ஆழம் வரைபடங்களை கணிக்க முடியும், கையால் அம்சங்களை ஒப்பிடும் படிகளை தவிர்த்து, தாமதத்தை குறைக்கிறது.
5.2 சிறிய அளவாக்கம்
மைக்ரோஎலக்ட்ரானிக்ஸில் முன்னேற்றங்கள் சிறிய ஸ்டீரியோ மாட்யூல்களை உருவாக்குவதற்கு உதவுகின்றன, இதனால் அவை அணியக்கூடிய சாதனங்களுக்கு (எடுத்துக்காட்டாக, ஸ்மார்ட் கண்ணாடிகள்) மற்றும் சிறிய ட்ரோன்களுக்கு ஏற்றதாக மாறுகின்றன. எடுத்துக்காட்டாக, ஸ்மார்ட்போன் ஸ்டீரியோ கேமராக்கள் தற்போது 2 சென்டிமீட்டர் அளவுக்கு குறுகிய அடிப்படைகளுடன் மெல்லிய வடிவங்களில் பொருந்துகின்றன.
5.3 பல்முக இணைப்பு
ஸ்டீரியோ பார்வை அதிகமாக மற்ற ஆழம் உணர்வு தொழில்நுட்பங்களுடன் இணைக்கப்படுகிறது, வரம்புகளை மீறுவதற்காக:
• ஸ்டீரியோ + லைடார்: லைடார் நீண்ட தூர ஆழ தகவல்களை வழங்குகிறது, அதற்குப் பிறகு ஸ்டீரியோ பார்வை அருகிலுள்ள பொருட்களுக்கு உயர் தீர்மான விவரங்களைச் சேர்க்கிறது (சுய இயக்க வாகனங்களில் பயன்படுத்தப்படுகிறது).
• ஸ்டீரியோ + ToF: ToF வேகமான ஆழத்தை உணர்வதற்கான வசதியை வழங்குகிறது, அதே சமயம் ஸ்டீரியோ பார்வை துல்லியத்தை மேம்படுத்துகிறது (ரோபோடிக்ஸில் பயன்படுத்தப்படுகிறது).
5.4 எட்ஜ் கணினி
எட்ஜ் AI சிப்புகள் வளர்ந்துவருவதுடன், ஸ்டீரியோ பார்வை செயலாக்கம் மேக சேவையகங்களில் இருந்து உள்ளூர் சாதனங்களுக்கு மாறுகிறது. இது தாமதத்தை குறைக்கிறது (ரோபோட்டிக்ஸ் போன்ற நேரடி பயன்பாடுகளுக்கு முக்கியமானது) மற்றும் தனியுரிமையை மேம்படுத்துகிறது (படத் தரவுகளை மேகத்திற்கு அனுப்ப தேவையில்லை).
6. முடிவு
ஸ்டீரியோ பார்வை கேமரா மாட்யூல்கள், இயற்கையை அடிப்படையாகக் கொண்ட தொழில்நுட்பம் எவ்வாறு சிக்கலான பொறியியல் பிரச்சினைகளை தீர்க்க முடியும் என்பதற்கான சான்று ஆகும். மனித இருமுக பார்வையை நகலெடுக்குவதன் மூலம், இந்த அமைப்புகள் LiDAR அல்லது உயர் தர ToF அமைப்புகளின் செலவின் ஒரு பகுதியிலேயே துல்லியமான, நேரடி ஆழம் உணர்வை வழங்குகின்றன. ஸ்மார்ட்போன்களிலிருந்து தன்னிச்சையாக இயக்கப்படும் கார்கள் வரை, அவற்றின் பயன்பாடுகள் வேகமாக விரிவடைகின்றன, இது அளவீடு, படம் செயலாக்கம் மற்றும் AI ஒருங்கிணைப்பில் முன்னேற்றங்களால் இயக்கப்படுகிறது.
எங்கள் எதிர்காலத்தை நோக்கும்போது, ஸ்டீரியோ பார்வை, இயந்திரக் கற்றல் மற்றும் பல்வேறு முறை உணர்வுகளை இணைத்தல் மேலும் பல வாய்ப்புகளை திறக்கிறது - சாதனங்கள் மனிதர்களைப் போலவே இடவியல் விழிப்புணர்வுடன் உலகத்தை காண அனுமதிக்கிறது. நீங்கள் புதிய நுகர்வோர் தயாரிப்பை அல்லது தொழில்துறை ரோபோவை வடிவமைக்கிறீர்களா, ஸ்டீரியோ ஆழம் உணர்வின் பின்னணி அறிவை புரிந்துகொள்வது புதுமையான, நம்பகமான அமைப்புகளை உருவாக்குவதற்கான அடிப்படையாகும்.
உங்கள் திட்டத்தில் ஸ்டீரியோ பார்வையை செயல்படுத்துவதற்கான கேள்விகள் உள்ளதா? கீழே ஒரு கருத்து வையுங்கள், எங்கள் நிபுணர்களின் குழு உதவுவதில் மகிழ்ச்சியடையும்!
தொடர்பு
உங்கள் தகவலை விட்டு நாங்கள் உங்களை தொடர்பு கொள்ளுவோம்.
WhatsApp
WeChat