關(guān)于虹科智能感知

虹科智能感知事業(yè)部專注于智能感知與機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域，已經(jīng)和IDS，Blickfeld和Gidel等有著重要地位的國(guó)際公司展開(kāi)深度的技術(shù)合作。我們的解決方案包括3D激光雷達(dá)，工業(yè)相機(jī)，視覺(jué)處理平臺(tái)，圖像采集卡及視覺(jué)系統(tǒng)集成等。虹科的工程師積極參與國(guó)內(nèi)外專業(yè)協(xié)會(huì)和聯(lián)盟的活動(dòng)，我們非常重視技術(shù)培訓(xùn)和積累，公司定期與國(guó)內(nèi)外專家團(tuán)隊(duì)進(jìn)行交流和培訓(xùn)。

實(shí)施基于激光雷達(dá)的應(yīng)用項(xiàng)目基礎(chǔ)是從3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)中提取信息。在大多數(shù)情況下，此信息始于對(duì)象的檢測(cè)和跟蹤。本文將與您介紹分享其中原理。激光雷達(dá)數(shù)據(jù)顯示為“點(diǎn)云”，這是一種非常直觀的表示。它是傳感器捕獲精確3D環(huán)境圖像，它的3D特性允許可以讓我們從不同的角度觀看場(chǎng)景點(diǎn)云。這些數(shù)據(jù)提供了大量信息，應(yīng)用的場(chǎng)景非常豐富，從人員流量計(jì)數(shù)到體積測(cè)量再到安防等領(lǐng)域都有相關(guān)應(yīng)用。乍一看，人們并沒(méi)有在漂亮的點(diǎn)云中發(fā)現(xiàn)必要的信息，但算法可以很好地解釋它們。一般來(lái)說(shuō)，要使用原始的激光雷達(dá)數(shù)據(jù)，用戶必須知道如何處理 3D 數(shù)據(jù)。為了便于客戶進(jìn)行開(kāi)發(fā)，降低應(yīng)用的難度，我們開(kāi)發(fā)了一款軟件產(chǎn)品，可以從激光雷達(dá)生成的數(shù)據(jù)中提取可操作的信息。這款軟件使用簡(jiǎn)單直觀，支持人流量計(jì)數(shù)分析、安防檢測(cè)或體積測(cè)量領(lǐng)域的應(yīng)用。

通過(guò)對(duì)象檢測(cè)和跟蹤記錄游客步行路徑

想象一個(gè)廣場(chǎng)，那里正在舉行街頭狂歡。廣場(chǎng)上有各種攤位，用于銷售產(chǎn)品、食品和飲料。組織者想知道參觀者是如何在廣場(chǎng)周圍移動(dòng)的。根據(jù)這些信息，他們可以評(píng)估哪些地方是銷售攤位的好選擇，哪些產(chǎn)品特別受歡迎。有助于了解他們的門店外觀有多吸引人以及他們是否應(yīng)該優(yōu)化它，并且向組織者提供了有關(guān)如何根據(jù)客流量對(duì)展位進(jìn)行定價(jià)的信息。

區(qū)分背景和前景以減少數(shù)據(jù)的傳輸

要記錄游客在節(jié)日期間的活動(dòng)路徑，需要在點(diǎn)云中檢測(cè)到他們。點(diǎn)云本身由3D點(diǎn)中的整個(gè)掃描環(huán)境組成，這意味著需要將游客與其他所有對(duì)象區(qū)分開(kāi)來(lái)。

由于在我們的示例中要檢測(cè)的對(duì)象是在廣場(chǎng)上四處走動(dòng)的人，因此通過(guò)檢測(cè)移動(dòng)點(diǎn)將它們與其他對(duì)象區(qū)分開(kāi)來(lái)。這對(duì)于對(duì)象檢測(cè)不是必需的，但它減少了要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量，因此在許多情況下是一個(gè)優(yōu)勢(shì)，也可以在完全靜態(tài)的點(diǎn)云中檢測(cè)到對(duì)象。

通過(guò)在測(cè)量周期開(kāi)始時(shí)進(jìn)行參考記錄，在點(diǎn)云中檢測(cè)移動(dòng)點(diǎn)。此記錄中可見(jiàn)且未移動(dòng)的所有內(nèi)容都定義為背景。這可以被過(guò)濾掉，從而大大減少要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量。在室內(nèi)，這個(gè)過(guò)程通常就足夠了，因?yàn)榭梢约僭O(shè)背景不會(huì)改變。為了考慮背景的未來(lái)變化（例如，一個(gè)市場(chǎng)攤位離開(kāi)），它在操作過(guò)程中不斷地被識(shí)別和更新，并且動(dòng)態(tài)地減去背景。這是通過(guò)將在預(yù)定義時(shí)間段內(nèi)不移動(dòng)的對(duì)象添加到背景來(lái)完成的。

哪些點(diǎn)屬于一個(gè)對(duì)象

一旦通過(guò)刪除背景從點(diǎn)云中減去了對(duì)象檢測(cè)不感興趣的所有內(nèi)容，剩下的就是前景，因此也就是對(duì)象。它們是通過(guò)“聚類”或分割來(lái)定義的：檢測(cè)點(diǎn)云中的移動(dòng)點(diǎn)，并測(cè)量幾個(gè)點(diǎn)之間的距離。彼此靠近的點(diǎn)聚集成一個(gè)對(duì)象。此過(guò)程在對(duì)象不移動(dòng)的靜態(tài)點(diǎn)云中完全相同。

對(duì)象用邊界框標(biāo)記并顯示在對(duì)象列表中。這種類型的信息很容易進(jìn)一步處理，并且可以很容易地集成到現(xiàn)有架構(gòu)中。對(duì)對(duì)象的大小和形狀設(shè)置一定的規(guī)則可以識(shí)別對(duì)象的類型。在我們的示例中，如果檢測(cè)到人，則僅將特定高度范圍內(nèi)的圓柱形物體計(jì)數(shù)并標(biāo)記為人。同樣，汽車也可以通過(guò)建立特定的參數(shù)來(lái)檢測(cè)。

不帶背景過(guò)濾的物體檢測(cè)

物體如何移動(dòng)？

為了捕捉游客的步行路徑，基于對(duì)象的先前軌跡和概率模型預(yù)測(cè)對(duì)象將在下一幀中定位的位置來(lái)跟蹤檢測(cè)到的對(duì)象。例如，如果一個(gè)人以每秒一米的速度從左到右行走，則預(yù)計(jì)他或她將以相同的速度沿既定方向繼續(xù)前進(jìn)，并將位于下一幀中的特定位置. 然后基于運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)將在下一幀中檢測(cè)到的對(duì)象分配給對(duì)象，從而進(jìn)行跟蹤。

跟蹤游客的步行路徑

熱圖

通過(guò)記錄參觀者的步行路徑，分析各個(gè)展位的情況并創(chuàng)建“熱圖”。它顯示了哪些地點(diǎn)吸引了最多的游客，最受歡迎。對(duì)于下一次活動(dòng)，組織者可以考慮使用此信息進(jìn)行位置分配。例如，熱圖在貿(mào)易展覽中也非常有用。通過(guò)在展位記錄參觀者并分析他們的路線，激光雷達(dá)傳感器可以清楚地識(shí)別出參觀者特別感興趣的展品。在活動(dòng)期間，這些信息可能會(huì)導(dǎo)致人員配置甚至展位設(shè)計(jì)的變化，可以納入后續(xù)展位規(guī)劃中。

進(jìn)一步應(yīng)用基礎(chǔ)

對(duì)象的檢測(cè)和跟蹤是分析點(diǎn)云的進(jìn)一步應(yīng)用的基礎(chǔ)，支持非常多的場(chǎng)景，例如人流量統(tǒng)計(jì)、占用檢測(cè)或侵入檢測(cè)。在本系列文章的第二部分中，您將了解這些算法的工作原理、應(yīng)用示例，下期見(jiàn)。