Изучение различных типов данных для приложений Vision AI

Раньше такие технологии, как дроны, были ограничены и доступны только исследователям и специалистам, но сегодня передовое оборудование становится все более доступным для широкой аудитории. Этот сдвиг меняет способы сбора визуальных данных. Благодаря более доступным технологиям мы теперь можем получать изображения и видео из различных источников, не ограничиваясь традиционными камерами.

Параллельно с этим стремительно развивается аналитика изображений, основанная на компьютерном зрении- одной из отраслей искусственного интеллекта (ИИ), позволяющей машинам более эффективно интерпретировать и обрабатывать визуальные данные. Этот прогресс открыл новые возможности для автоматизации, обнаружения объектов и анализа в режиме реального времени. Теперь машины могут распознавать закономерности, отслеживать движение и понимать смысл сложных визуальных данных.

К основным типам визуальных данных относятся изображения RGB (красный, зеленый, синий), которые обычно используются для распознавания объектов, тепловизионные изображения, которые помогают обнаружить тепловые сигнатуры в условиях недостаточной освещенности, и данные о глубине, которые позволяют машинам понимать 3D-окружение. Каждый из этих типов данных играет важную роль в различных приложениях Vision AI - от видеонаблюдения до медицинской визуализации.

В этой статье мы рассмотрим основные типы визуальных данных, используемых в Vision AI, и узнаем, как каждый из них способствует повышению точности, эффективности и производительности в различных отраслях. Давайте начнем!

Наиболее распространенные типы наборов данных изображений и видео, созданных искусственным интеллектом

Обычно, когда вы используете смартфон для съемки фотографий или просмотра записей камер видеонаблюдения, вы работаете с RGB-изображениями. RGB означает "красный", "зеленый" и "синий", это три цветовых канала, которые представляют визуальную информацию в цифровых изображениях. 

RGB-изображения и видео - это тесно связанные типы визуальных данных, используемых в компьютерном зрении, и оба они снимаются с помощью стандартных камер. Ключевое различие заключается в том, что изображения фиксируют один момент, в то время как видео - это последовательность кадров, которые показывают, как все меняется с течением времени.

RGB-изображения обычно используются для задач компьютерного зрения, таких как обнаружение объектов, сегментация объектов и оценка позы, поддерживаемых такими моделями, как Ultralytics YOLO11. Эти задачи предполагают выявление паттернов, форм или специфических особенностей в одном кадре. 

С другой стороны, видеоролики необходимы, когда речь идет о движении или времени, например, для распознавания жестов, наблюдения или отслеживания действий. Поскольку видео можно рассматривать как серию изображений, модели компьютерного зрения, такие как YOLO11, обрабатывают их кадр за кадром, чтобы понять движение и поведение с течением времени.

Например, YOLO11 можно использовать для анализа RGB-изображений или видеозаписей, чтобы обнаружить сорняки и подсчитать растения на сельскохозяйственных полях. Это улучшает мониторинг урожая и помогает отслеживать изменения в течение вегетационного цикла для более эффективного управления фермой.

‍

Данные о глубине в Vision AI: LiDAR и 3D-восприятие

Данные о глубине добавляют третье измерение к визуальной информации, указывая, насколько далеко объекты находятся от камеры или датчика. В отличие от RGB-изображений, которые передают только цвет и текстуру, данные о глубине обеспечивают пространственный контекст. Они показывают расстояние между объектами и камерой, позволяя интерпретировать трехмерный план сцены.

Для сбора данных такого типа используются такие технологии, как LiDAR, стереозрение (использование двух камер для имитации восприятия глубины человеком) и время пролета (измерение времени, которое требуется свету, чтобы добраться до объекта и вернуться обратно). 

Среди них LiDAR (Light Detection and Ranging) часто является самым надежным для измерения глубины. Он работает, посылая быстрые лазерные импульсы и измеряя время их отражения. В результате получается высокоточная 3D-карта, известная как облако точек, на которой в режиме реального времени отображаются форма, положение и расстояние до объектов.

Растущая роль LiDAR в системах искусственного интеллекта Vision AI

Технологию LiDAR можно разделить на два основных типа, каждый из которых предназначен для конкретных задач и условий. Вот более подробный обзор обоих типов:

• Воздушный LiDAR: обычно используется для картографирования больших территорий, воздушные LiDAR-сканеры устанавливаются на дронах или самолетах для получения данных высокого разрешения для крупномасштабного топографического картографирования. Они идеально подходят для съемки местности, лесов и ландшафтов.
  
  
• Наземный LiDAR: данные этого типа LiDAR собираются с помощью датчиков, установленных на транспортных средствах или стационарных платформах, и используются для мониторинга инфраструктуры, строительства и картографирования помещений. Он обеспечивает высокодетальные данные для небольших локализованных областей, что делает его полезным для таких задач, как планирование городов и обследование конкретных сооружений.

Данные LiDAR находят широкое применение в автономных транспортных средствах, где они играют ключевую роль в таких задачах, как определение полосы движения, предотвращение столкновений и идентификация близлежащих объектов. LiDAR создает подробные 3D-карты окружающей среды в режиме реального времени, позволяя автомобилю видеть объекты, рассчитывать расстояние до них и безопасно перемещаться.

‍

Использование тепловых и инфракрасных данных в приложениях искусственного интеллекта

RGB-изображения фиксируют то, что мы видим в видимом световом спектре, однако другие технологии формирования изображений, например тепловые и инфракрасные, выходят за эти рамки. Инфракрасная съемка фиксирует инфракрасный свет, излучаемый или отражаемый объектами, что делает ее полезной в условиях недостаточной освещенности.

Тепловидение, напротив, обнаруживает тепло, излучаемое объектами, и показывает разницу температур, что позволяет работать в полной темноте или сквозь дым, туман и другие препятствия. Этот тип данных особенно полезен для мониторинга и обнаружения проблем, особенно в отраслях, где изменения температуры могут сигнализировать о потенциальных проблемах.

Интересным примером является использование тепловидения для мониторинга электрических компонентов на предмет признаков перегрева. Обнаруживая разницу температур, тепловизоры позволяют выявить проблемы до того, как они приведут к поломке оборудования, пожару или дорогостоящему ущербу. 

‍

Аналогичным образом, инфракрасные изображения помогают обнаружить утечки в трубопроводах или изоляции, определяя разницу температур, указывающую на утечку газов или жидкостей, что крайне важно для предотвращения опасных ситуаций и повышения энергоэффективности.

Мультиспектральная и гиперспектральная съемка в искусственном интеллекте

В то время как инфракрасные и тепловые изображения захватывают определенные аспекты электромагнитного спектра, мультиспектральные изображения собирают свет из нескольких выбранных диапазонов длин волн, каждый из которых выбирается для конкретной цели, например, для обнаружения здоровой растительности или идентификации материалов поверхности. 

Гиперспектральная съемка делает еще один шаг вперед, улавливая свет в сотнях очень узких и непрерывных диапазонов длин волн. Это позволяет получить подробную световую подпись для каждого пикселя изображения, что дает гораздо более глубокое понимание любого наблюдаемого материала.

‍

При многоспектральной и гиперспектральной съемке используются специальные датчики и фильтры для улавливания света с различными длинами волн. Полученные данные затем организуются в трехмерную структуру, называемую спектральным кубом, где каждый слой представляет собой отдельную длину волны. 

Модели искусственного интеллекта могут анализировать эти данные для обнаружения особенностей, которые не видят обычные камеры или человеческий глаз. Например, при фенотипировании растений гиперспектральная съемка может использоваться для мониторинга здоровья и роста растений путем обнаружения едва заметных изменений в их листьях или стеблях, таких как дефицит питательных веществ или стресс. Это помогает исследователям оценивать состояние растений и оптимизировать сельскохозяйственную практику без применения инвазивных методов.

Анализ радиолокационных и гидролокационных изображений с помощью искусственного интеллекта

Радар и сонар - это технологии, позволяющие обнаруживать и наносить на карту объекты, посылая сигналы и анализируя их отражение, подобно LiDAR. В отличие от RGB-изображения, которое использует световые волны для получения визуальной информации, радар использует электромагнитные волны, как правило, радиоволны, а сонар - звуковые волны. И радар, и сонар излучают импульсы и измеряют время отражения сигнала от объекта, предоставляя информацию о его расстоянии, размере и скорости.

Радарная съемка особенно полезна при плохой видимости, например, во время тумана, дождя или в ночное время. Поскольку радар не полагается на свет, он может обнаруживать самолеты, транспортные средства или местность в полной темноте. Это делает радар надежным выбором в авиации, мониторинге погоды и автономной навигации.

Для сравнения, гидролокационная съемка обычно используется в подводных условиях, куда свет не доходит. Он использует звуковые волны, проходящие через воду и отражающиеся от подводных объектов, что позволяет обнаруживать подводные лодки, составлять карты океанского дна и проводить подводные спасательные операции. Достижения в области компьютерного зрения позволяют еще больше повысить эффективность обнаружения подводных объектов, объединяя данные гидролокатора с интеллектуальным анализом для улучшения обнаружения и принятия решений.

‍

Синтетические и симулированные визуальные данные для обучения моделей ИИ

До сих пор мы обсуждали различные типы данных, которые можно собрать в реальном мире. Однако синтетические и симулированные визуальные данные - это оба типа искусственного контента. Синтетические данные создаются с нуля с помощью 3D-моделирования или генеративного ИИ для получения реалистичных изображений или видео. 

‍

Имитация данных похожа, но предполагает создание виртуальной среды, которая повторяет поведение физического мира, включая отражение света, образование теней и движение объектов. В то время как все симулированные визуальные данные являются синтетическими, не все синтетические данные являются симулированными. Ключевое различие заключается в том, что симулированные данные воспроизводят реалистичное поведение, а не только внешний вид.

Эти типы данных полезны для обучения моделей компьютерного зрения, особенно когда трудно собрать реальные данные или когда нужно смоделировать специфические, редкие ситуации. Разработчики могут создавать целые сцены, выбирать типы объектов, их положение и освещение, а также автоматически добавлять метки, например ограничительные рамки, для обучения. Это помогает быстро создавать большие и разнообразные наборы данных, не требуя реальных фотографий или ручного нанесения меток, что может быть дорогостоящим и трудоемким.

Например, в здравоохранении синтетические данные можно использовать для обучения моделей сегментации клеток рака молочной железы, когда сбор и маркировка больших массивов данных реальных изображений затруднены. Синтетические и симулированные данные обеспечивают гибкость и контроль, заполняя пробелы, когда реальные визуальные данные ограничены.

Выбор правильного типа визуальных данных для приложения ИИ

Теперь, когда мы рассмотрели, как работают различные типы визуальных данных и что они могут делать, давайте подробнее рассмотрим, какие типы данных лучше всего подходят для конкретных задач:

• RGB-изображения: Он идеально подходит для решения общих задач компьютерного зрения, таких как классификация изображений и обнаружение объектов. Он передает цвет и текстуру, но ограничен в сложных условиях, таких как слабое освещение или плохая видимость.
  
  
• LiDAR-изображение: Этот тип визуализации обеспечивает высокоточное 3D-картографирование с помощью лазерных импульсов. Он отлично подходит для приложений, требующих точного измерения расстояния, таких как робототехника, автономные транспортные средства и инспекция инфраструктуры.
  ‍
• Тепловидение: Поскольку тепловидение позволяет обнаружить разницу температур, оно полезно в условиях плохой видимости, например, при наблюдении в ночное время, тушении пожаров или обнаружении утечек тепла в машинах и зданиях.
  ‍
• Мультиспектральная и гиперспектральная съемка: Они полезны для задач, требующих детального анализа материалов, например, для мониторинга сельского хозяйства, контроля качества фармацевтической продукции или дистанционного зондирования. Эти методы позволяют получить более глубокие сведения благодаря захвату данных в широком диапазоне длин волн, выходящих за пределы видимого света.
  
  
• Радарная и гидролокационная визуализация: Они предпочтительны в условиях плохой видимости. Радар использует радиоволны и полезен в авиации и навигации, а сонар - звуковые волны для обнаружения под водой.
  
  
• Синтетические и симулированные визуальные данные: Идеально подходят для обучения моделей ИИ, когда реальные данные ограничены, недоступны или их сложно маркировать. Эти искусственные визуальные данные помогают создавать разнообразные наборы данных для сложных сценариев, таких как редкие события или критически важные условия безопасности.

Иногда один тип данных не может обеспечить достаточную точность или контекст в реальных ситуациях. Именно в таких случаях мультимодальное слияние датчиков становится ключевым. Комбинируя RGB с другими типами данных, такими как тепловые, глубинные или LiDAR, системы могут преодолеть индивидуальные ограничения, повышая надежность и адаптивность. 

Например, при автоматизации склада использование RGB для распознавания объектов, глубины для измерения расстояния и тепловых данных для обнаружения перегрева оборудования делает работу более эффективной и безопасной. В конечном итоге наилучшие результаты достигаются путем выбора или комбинирования типов данных в зависимости от конкретных потребностей вашего приложения.

Основные выводы

При создании моделей искусственного интеллекта выбор правильного типа визуальных данных имеет решающее значение. Такие задачи, как обнаружение объектов, сегментация и отслеживание движения, зависят не только от алгоритмов, но и от качества входных данных. Чистые, разнообразные и точные наборы данных помогают снизить уровень шума и повысить производительность.

Объединяя такие типы данных, как RGB, глубина, тепловые и LiDAR, системы искусственного интеллекта получают более полное представление об окружающей среде, что делает их более надежными в различных условиях. По мере дальнейшего совершенствования технологии, вероятно, проложат путь к тому, чтобы искусственный интеллект стал быстрее, адаптивнее и эффективнее в различных отраслях.

Присоединяйтесь к нашему сообществу и изучайте наш репозиторий GitHub, чтобы узнать больше о компьютерном зрении. На страницах наших решений вы найдете различные приложения, связанные с ИИ в здравоохранении и компьютерным зрением в розничной торговле. Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования, чтобы начать работу с Vision AI.