Толчком для создания этой статьи стало событие, произошедшее в конце прошлого года. Тогда компания Intel объявила о выпуске пакета исходных кодов программы для реализации стереоскопического компьютерного «зрения», вошедших в библиотеку функций обработки и анализа изображений Open Source Computer Vision Library (OpenCV). Новые программы, созданные в нижегородском Центре разработчиков корпорации Intel, позволили с помощью двух компьютерных видеокамер получать данные о глубине объекта (с предварительной автоматической калибровкой камер).

Вообще говоря, существует несколько методов оценки глубины с помощью одного устройства. Для этого можно использовать активную камеру (локатор), то есть ту, которая посылает некий сигнал (ультразвук, инфракрасное излучение), и затем принимает его отражение. Но чем дальше объект, тем хуже результат, а на больших расстояниях такой метод просто не работает из-за быстрого рассеивания мощности сигнала.

Проще использовать пассивные камеры, которые используют отраженный от объекта свет, как «не посланный сигнал», который можно воспринять. Например, обычная видеокамера является пассивной, так как она не является источником сигнала. Но при этом появляется второй уровень ограничений. Все пассивные системы требуют жесткого контроля различных характеристик, например, траектории, времени прохождения сигнала и так далее. И вот тут появляются компьютерные методы обработки изображений для получения дополнительной информации об объекте.

Для одной камеры применяется, например, технология Shape from shading,, использующая калиброванные источники света, специальным образом направленные. При этом объект равномерно освещается, и по расположению и интенсивности света и тени на поверхности объекта можно сказать, какая у него форма. Это можно сравнить с графикой, когда с помощью тени вы создаете иллюзию объема.

Существует другая технология Structure from motion, когда камера двигается вокруг или около объекта по жестко заданной траектории. Это используется, скажем, при спутниковой аэрофотосъемке, поскольку можно считать, что спутник движется калиброванно, и из-за большого расстояния объект можно считать стационарным. Таким образом, по нескольким снимкам, сделанным под разными углами зрения, можно получить дополнительную информацию о глубине или улучшить качество изображения. По сути дела, это своего рода применение стереоскопического эффекта для одной камеры и неподвижного объекта.

Упрощенное использование такой технологии — 3D-сканер. Визуальная информация, полученная с разных точек, сводится в единый формат, что позволяет делать, например, on-line навигацию вокруг объекта или создавать его трехмерную модель... Оксана Броневицкая, газета "Компьютерра. Нижний Новгород", № 11, 2002

 

УЧАСТНИКИ SAP ФОРУМА-2014 ПОСЕТИЛИ «ГОРОД БУДУЩЕГО»

10 апреля 2014 года. Развитием темы «Умного города» стал один из представленных инновационных проектов SAP - «Виртуальный рынок будущего» («Virtual marketplace of the future»), реализуемый совместно с концерном BMW. Суть заключается в создании рекламного сервиса, выдающего полезную для водителя информацию в зависимости от местоположения автомобиля. В режиме реального времени система, созданная на облачной платформе SAP, связывается с компаниями-участниками проекта и сообщает водителю о возможностях, открывающихся перед ним на маршруте. Это могут быть данные о свободных местах на парковках и стоимости стоянки, цены на топливо на ближайших АЗС, сведения о скидках и акциях в магазинах неподалеку или сведения об интересных местах, которые можно посетить на пути следования. Прототип этой системы уиспытан на автомобиле премиум-класса: седане BMW 7-Series.

На стенде Мобильных Решений SAP стенд «Цех» показал, как мобильные технологии оптимизируют работу ремонтной бригады, оснащенной современным контрольно-измерительным оборудованием и защищенными от кражи данных смартфонами и планшетами. Мобильные устройства позволяют персоналу передавать и получать необходимые данные о специфике участка или единицы оборудования, истории его техобслуживания и прочих параметрах, непосредственно на месте аварии или планового ремонта. Благодаря технологиям, сокращается время подготовки и выполнения ремонта и усиливается контроль над состоянием оборудования.

Работа SAP HANA в режиме реального времени продемонстрирована на стенде-модели пит-уолла команды «Формулы-1» McLaren. На каждом из гоночных болидов устанавливается 150 телеметрических датчиков. Данные, поступающие с них в Технологический центр McLaren и команде технического сопровождения непосредственно во время гонки, можно сопоставить с данными за прошлые периоды и получить аналитический прогноз. Передача данных идет через дата-центр SAP в Вальдорфе. Мгновенный анализ состояния болида во время гонки дает возможность пилоту, инженерам и механикам работать совместно и добиваться победных результатов.