Узнай, как компьютерное зрение в навигационных решениях улучшает картографию в реальном времени, распознавание объектов и дополненную реальность для более умных и безопасных путешествий.
В наши дни достать телефон, ввести пункт назначения и следовать пошаговым инструкциям, чтобы добраться до него, не составляет труда. Это то, что занимает всего несколько секунд. Но это повседневное удобство - результат многолетнего технологического прогресса. Навигация прошла долгий путь от бумажных карт и компасов до интеллектуальных систем, способных понимать окружающий мир и реагировать на него в режиме реального времени.
Одна из технологий, стоящих за этим сдвигом, - компьютерное зрение, направление искусственного интеллекта (ИИ), которое позволяет машинам интерпретировать визуальную информацию так же, как это делают люди. Современные навигационные инструменты теперь используют изображения, получаемые в реальном времени со спутников, камер наблюдения и датчиков на уровне улиц, чтобы повысить точность карт, следить за состоянием дорог и направлять пользователей в сложных условиях.
В этой статье мы рассмотрим, как компьютерное зрение улучшает навигацию, совершенствуя GPS-карты, предлагая обновления трафика в реальном времени и поддерживая такие технологии, как навигация дополненной реальности и автономные транспортные средства.
Использование таких инструментов, как Google Maps, для навигации в повседневной жизни стало очень привычным, будь то поездка через весь город или поиск ближайшего кафе. По мере того как технологии искусственного интеллекта получают все более широкое распространение, мы видим все более продвинутые функции, такие как Immersive View, представленные в 2023 году в Google Maps, которые позволяют пользователям предварительно просматривать части своего пути в 3D-среде. Это стало возможным благодаря сочетанию ИИ, фотограмметрии и компьютерного зрения.
Все начинается с миллиардов снимков высокого разрешения, сделанных целым рядом специализированного оборудования. Это и автомобили Street View, оснащенные 360-градусными камерами, которые ездят по городам, и устройства Trekker - носимые рюкзаки с установленными камерами, которые используются для съемки в местах, куда не может добраться транспорт, например на туристических тропах или в узких переулках.
Эти изображения совмещаются с данными карты с помощью фотограмметрии - техники, которая сшивает вместе двухмерные фотографии, сделанные под разными углами, чтобы создать точные 3D-модели улиц, зданий и местности.
Затем компьютерное зрение используется для анализа этих моделей с помощью обнаружения объектов и сегментации изображений для определения и маркировки важных особенностей, таких как дорожные знаки, тротуары, переходы и входы в здания.
Эти помеченные данные используются для обучения систем искусственного интеллекта, которые распознают, как различаются визуальные сигналы в разных регионах. Например, система может легко отличить знак "SLOW" в Соединенных Штатах, который обычно представляет собой желтый или оранжевый ромб, от аналогичного знака в Японии, который обычно представляет собой красно-белый треугольник. Такой уровень понимания делает навигацию более точной и учитывающей культурные особенности.
Наконец, Immersive View накладывает живые навигационные пути на 3D-окружение, предлагая плавный, интуитивно понятный опыт, который точно показывает, куда ты направляешься.
Наверное, каждый из нас сталкивался с тем, что мы вращаемся по кругу и пытаемся понять, в какую сторону нас направляет Google Maps. Именно эту путаницу и призвана решить навигация дополненной реальности (AR) - технология, которая накладывает цифровую информацию на реальный вид камеры. Она меняет то, как люди находят дорогу в оживленных местах, например на городских улицах или в больших закрытых помещениях.
По обычным картам бывает сложно ориентироваться, особенно когда сигналы GPS слабые или плохо работают. AR-навигация решает эту проблему, показывая цифровые направления, стрелки и метки прямо на экране камеры с видом на реальный мир. Это значит, что пользователи видят указания, которые соответствуют улицам и зданиям вокруг них, что значительно облегчает понимание того, куда идти.
AR-навигация опирается на модели компьютерного зрения, чтобы понять окружающую обстановку через камеру устройства. Это включает в себя различные задачи, такие как локализация изображения, которая обнаруживает такие особенности, как края зданий или уличные знаки, и сопоставляет их с сохраненной картой. Одновременная локализация и картирование (SLAM) создают карту окружения, одновременно отслеживая положение устройства в реальном времени.
Например, аэропорт Цюриха первым внедрил систему Live View от Google Maps для навигации внутри помещений. Пассажиры могут использовать камеры своих телефонов, чтобы видеть стрелки и направления, наложенные на реальное окружение, направляя их через терминалы к выходам на посадку, магазинам и сервисам. Это улучшает впечатления пассажиров, упрощая навигацию в сложных внутренних помещениях.
Городские улицы с каждым днем становятся все более загруженными. С увеличением количества машин на дорогах, переполненными тротуарами и постоянной активностью поддержание плавного и безопасного движения транспорта становится все более сложной задачей. Чтобы помочь справиться с хаосом, многие города обращаются к искусственному интеллекту и компьютерному зрению.
Умные камеры и датчики, установленные на перекрестках и вдоль дорог, собирают непрерывный поток визуальных данных. Эти кадры обрабатываются в режиме реального времени, чтобы выявлять аварии, следить за движением транспорта, замечать выбоины и ловить такие вещи, как незаконная парковка или рискованное поведение пешеходов.
Интересный пример - скоростная дорога Smart Airport Expressway в Ханчжоу, Китай. Эта 20-километровая магистраль, соединяющая центр Ханчжоу с международным аэропортом Сяошань, была модернизирована с помощью камер высокого разрешения и радаров миллиметровых волн. Эти устройства постоянно собирают видео и данные с датчиков, которые затем анализируются с помощью компьютерного зрения.
Вместо того чтобы просто записывать видео, система интерпретирует происходящее на дороге. Алгоритмы компьютерного зрения обнаруживают столкновения автомобилей, распознают нарушения правил дорожного движения и даже идентифицируют пешеходов или необычное движение вблизи съездов с шоссе. Это позволяет сотрудникам дорожных служб реагировать на инциденты в считанные секунды, без необходимости физического присутствия на месте.
Эти данные также поступают в цифровой двойник: живую виртуальную 3D-модель скоростной трассы, которая в реальном времени показывает дорожную обстановку, данные об автомобилях и возникающих заторах. Сотрудники дорожной службы следят за этим визуальным интерфейсом, чтобы управлять потоком, выдавать умные предупреждения и быстро и точно реагировать на инциденты.
Навигация сегодня выходит далеко за рамки простого перемещения из точки А в точку Б. Теперь она является критически важной частью интеллектуальных систем, которые перемещают людей, управляют товарами и принимают решения в режиме реального времени - как на дороге, так и на складах.
В основе многих из этих систем лежит компьютерное зрение, позволяющее машинам интерпретировать визуальные данные и мгновенно реагировать на окружающую обстановку. Давай пройдемся по некоторым примерам, чтобы увидеть, как эта технология преобразует навигацию в различных средах.
Роботы становятся неотъемлемой частью будущего логистики, особенно в крупномасштабных складских операциях. По мере роста спроса на электронную коммерцию компании все больше полагаются на машины с компьютерным зрением, которые могут перемещаться по сложным средам, сортировать товары и управлять запасами со скоростью и точностью.
Возьмем, к примеру, центры выполнения заказов Amazon, где более 750 000 роботов работают бок о бок с людьми, обеспечивая эффективное выполнение операций. Эти роботы во многом полагаются на компьютерное зрение, чтобы ориентироваться на загруженных складских площадках, идентифицировать товары и принимать быстрые и точные решения.
Одна из таких систем - Sequoia, роботизированная платформа, призванная ускорить работу с запасами. Она использует передовое компьютерное зрение для сканирования, подсчета и упорядочивания поступающих товаров, помогая оптимизировать процессы хранения и поиска.
Аналогичным образом Vulcan, роботизированная рука, использует камеры и анализ изображений, чтобы безопасно собирать товары с полок, регулируя свой захват в зависимости от формы и положения каждого предмета и даже распознавая, когда требуется помощь человека. В то же время Cardinal, еще один робот с функцией технического зрения, специализируется на сортировке: он сканирует смешанные кучи пакетов и точно помещает их в нужные тележки.
До сих пор мы видели, как компьютерное зрение помогает и людям, и роботам ориентироваться в окружающей среде. Но оно не менее важно для автономных систем, таких как самодвижущиеся автомобили, где навигация полностью зависит от того, что автомобиль может видеть и понимать в режиме реального времени.
Хороший пример - система Tesla Vision. Tesla применила подход к автономному вождению только с помощью камер, отказавшись от радаров и других датчиков в пользу сети камер, которые обеспечивают полный 360-градусный обзор окружения автомобиля. Эти камеры передают визуальные данные в компьютер Full Self-Driving (FSD), который использует глубокие нейронные сети для интерпретации окружающей обстановки и принятия решений о вождении в доли секунды.
Основываясь на том, что она видит, система решает, когда нужно подрулить, ускориться, затормозить или сменить полосу движения - точно так же, как это сделал бы водитель-человек, но полностью с помощью визуальных данных. Tesla постоянно совершенствует эту систему, собирая и изучая огромное количество данных о реальном вождении по всему своему автопарку.
Вот несколько ключевых преимуществ использования компьютерного зрения в навигации, особенно в системах, где важны точность, безопасность и принятие решений в реальном времени:
Хотя компьютерное зрение дает множество преимуществ для навигации, оно также имеет несколько важных ограничений, которые нужно учитывать при внедрении подобных решений. Вот несколько ключевых проблем, о которых следует помнить:
Компьютерное зрение переосмысливает навигацию, делая карты более динамичными, дорожные системы - более умными, а мобильность - более доступной. То, что раньше было статичными маршрутами, теперь стало интерактивным опытом в реальном времени - с помощью иммерсивных 3D-превью, AR-направлений и технологий автономного транспорта.
По мере развития технологий фокус, скорее всего, будет смещаться в сторону того, чтобы сделать эти системы более инклюзивными, адаптивными и ответственными. Дальнейший прогресс будет зависеть от повышения точности в различных условиях, поддержания надежной производительности и защиты конфиденциальности пользователя. Будущее компьютерного зрения в навигации - за созданием решений, которые будут не только интеллектуальными, но и внимательными в своем дизайне и воздействии.
Присоединяйся к нашему растущему сообществу! Изучи наш репозиторий GitHub, чтобы узнать об искусственном интеллекте, и ознакомься с нашими вариантами лицензирования, чтобы начать свои проекты Vision AI. Интересуешься такими инновациями, как ИИ в розничной торговле и компьютерное зрение в сельском хозяйстве? Заходи на страницы наших решений, чтобы узнать больше!
Начни свое путешествие с будущим машинного обучения
