Odhad hloubky

Odhad hloubky je klíčovým úkolem v počítačovém vidění, který se zaměřuje na predikci vzdálenosti objektů na obrázku vzhledem ke kameře. Zahrnuje převod dvourozměrných (2D) obrazových dat na trojrozměrné (3D) prostorové informace odhadem hodnoty hloubky pro každý pixel. Tato transformace je zásadní pro interpretaci a pochopení geometrie scény. Odhad hloubky představuje základ pro různé technologické aplikace, včetně autonomních vozidel, rozšířené reality (AR), robotiky a 3D modelování.

Význam odhadu hloubky v počítačovém vidění výrazně vzrostl, zvláště s pokrokem v AI modelech a výpočetním výkonu. Jak ukazují nedávné studie a aplikace, schopnost odvozovat hloubku z monokulárních snímků (odhadu hloubky z jednoho obrázku) bez speciálního hardwaru je obzvláště průlomová. Tyto pokroky umožnily využití od rozpoznávání objektů a rekonstrukce scén až po interaktivní zážitky v rozšířené realitě.

Typy odhadu hloubky

1. Monokulární odhad hloubky
   Tato technika odhaduje hloubku pouze z jednoho obrázku s využitím hlubokých neuronových sítí, které zkoumají vizuální podněty jako texturu, stínování a perspektivu. Výzvou je extrakce hloubky bez dodatečných prostorových dat, protože jeden obrázek sám o sobě hloubku neposkytuje. Významné pokroky, například model „Depth Anything“ od TikToku, využívají rozsáhlé datasety ke zvýšení přesnosti a použitelnosti monokulárního odhadu hloubky.

2. Stereo odhad hloubky
   Tato metoda využívá dva nebo více obrázků pořízených z mírně odlišných úhlů pohledu, což napodobuje lidské binokulární vidění. Analýzou rozdílů mezi těmito snímky algoritmy vypočítávají disparitu a z ní odvozují hloubku. Tento přístup je široce využíván tam, kde je potřeba přesné vnímání hloubky, například při navigaci autonomních vozidel.

3. Multiview stereo
   Multiview stereo rozšiřuje stereo vidění o více snímků z různých úhlů, aby bylo možné rekonstruovat 3D modely a získat detailnější informace o hloubce. Tato metoda je obzvlášť vhodná při tvorbě kvalitních 3D rekonstrukcí pro virtuální realitu či 3D modelování.

4. Metrický odhad hloubky
   Zahrnuje výpočet přesné fyzické vzdálenosti mezi kamerou a objekty ve scéně, obvykle v jednotkách jako metry nebo stopy. Tento přístup je klíčový tam, kde je potřeba přesného měření, například při robotické navigaci nebo průmyslové automatizaci.

5. Relativní odhad hloubky
   Tato technika určuje vzájemné vzdálenosti objektů ve scéně, nikoliv jejich absolutní hodnoty. Je užitečná tam, kde je zásadní prostorové uspořádání objektů, například při porozumění scéně nebo umisťování objektů v rozšířené realitě.

Technologie a metody

• LiDAR a Time-of-Flight senzory
  Tyto aktivní senzory měří hloubku vysláním světelných pulzů a měřením doby, za kterou se světlo vrátí zpět. Poskytují vysokou přesnost a jsou hojně využívány v autonomních vozidlech a robotice pro navigaci v reálném čase a vyhýbání se překážkám.

• Structured Light senzory
  Tyto senzory promítají na scénu známý vzor a hloubka je odvozována z pozorované deformace vzoru. Structured light je často využíván v systémech pro rozpoznání obličeje a 3D skenování díky své přesnosti a spolehlivosti.

• Konvoluční neuronové sítě (CNNs)
  CNNs se široce využívají při monokulárním odhadu hloubky, kde se učí spojovat vizuální vzory s informacemi o hloubce na základě rozsáhlých tréninkových datasetů. CNNs umožnily zásadní pokrok v odhadu hloubky a umožňují odvozovat hloubku z běžných obrázků bez speciálního vybavení.

Použití a aplikace

• Autonomní vozidla
  Odhad hloubky je zásadní pro navigaci a detekci překážek, což umožňuje vozidlům bezpečně vnímat své okolí a činit informovaná rozhodnutí při řízení.

• Rozšířená realita (AR) a virtuální realita (VR)
  Přesné mapy hloubky zvyšují realističnost a interakci v AR/VR aplikacích tím, že digitální objekty mohou věrohodně interagovat s fyzickým světem a vytvářet pohlcující zážitky.

• Robotika
  Roboti využívají informace o hloubce k navigaci v prostředí, manipulaci s objekty a provádění úkolů s vysokou přesností. Odhad hloubky je základem robotického vidění například při pick-and-place úlohách nebo autonomním průzkumu.

• 3D rekonstrukce a mapování
  Odhad hloubky pomáhá při tvorbě detailních 3D modelů prostředí, což je užitečné v oblastech jako archeologie, architektura nebo urbanismus pro dokumentaci a analýzu.

• Fotografie a kinematografie
  Hloubkové informace se používají k tvorbě vizuálních efektů jako rozostření pozadí (režim portrét), úprava hloubky ostrosti nebo syntéza 3D obrazu, čímž rozšiřují kreativní možnosti ve vizuálních médiích.

Výzvy a omezení

• Okluze
  Odhad hloubky se může potýkat s objekty skrytými za jinými, což vede k neúplným nebo nepřesným mapám hloubky.

• Oblasti bez textury
  Oblasti s malou texturou či kontrastem se obtížně analyzují pro účely odhadu hloubky, protože chybí vizuální stopy, které by bylo možné vyhodnotit.

• Zpracování v reálném čase
  Dosažení přesného odhadu hloubky v reálném čase je výpočetně náročné, což je výzva pro aplikace vyžadující okamžitou zpětnou vazbu, jako je robotika nebo autonomní řízení.

Datasety a benchmarky

• KITTI
  Benchmark dataset poskytující stereo snímky a reálné hodnoty hloubky pro vyhodnocení algoritmů odhadu hloubky, hojně využívaný ve výzkumu autonomního řízení.

• NYU Depth V2
  Tento dataset obsahuje vnitřní scény s RGB a hloubkovými obrázky, široce využívaný pro trénování a testování modelů odhadu hloubky v interiérovém prostředí.

• DIODE
  Hustý indoor a outdoor dataset pro hloubku využívaný k vývoji a testování algoritmů odhadu hloubky v různorodých prostředích, poskytující rozmanité scény pro robustní trénink modelů.

Integrace s AI a automatizací

V oblasti umělé inteligence a automatizace hraje odhad hloubky významnou roli. AI modely zvyšují přesnost a použitelnost odhadu hloubky tím, že se učí složité vzory a vztahy ve vizuálních datech. Automatizační systémy, jako jsou průmysloví roboti či chytrá zařízení, spoléhají na odhad hloubky při detekci, manipulaci a interakci s objekty ve svém provozním prostředí. S dalším rozvojem AI budou technologie odhadu hloubky stále sofistikovanější a umožní pokročilejší aplikace v rozličných oblastech. Integrace odhadu hloubky s AI otevírá cestu inovacím v chytré [výrobě, autonomních systémech a inteligentních prostředích.

Přehled odhadu hloubky

Odhad hloubky označuje proces určování vzdálenosti od senzoru nebo kamery k objektům ve scéně. Je klíčovou součástí různých oborů, jako je počítačové vidění, robotika a autonomní systémy. Níže uvádíme shrnutí několika vědeckých článků, které zkoumají různé aspekty odhadu hloubky:

1. Monte Carlo simulace robustnosti funkcionálního odhadu polohy založeného na několika funkcionálních hloubkách

• Autor: Xudong Zhang
• Shrnutí:
  Tento článek se zabývá analýzou funkcionálních dat, konkrétně odhadem polohy vzorku za použití statistické hloubky. Představuje několik pokročilých přístupů k hloubce pro funkcionální data, jako je half region depth a functional spatial depth. Studie představuje trimmed mean založený na hloubce jako robustní odhad polohy a hodnotí jeho výkon pomocí simulačních testů. Výsledky zdůrazňují lepší výkon odhadů založených na functional spatial depth a modified band depth. Více zde

2. SPLODE: Semi-Probabilistic Point and Line Odometry with Depth Estimation from RGB-D Camera Motion

• Autoři: Pedro F. Proença, Yang Gao
• Shrnutí:
  Tento článek řeší omezení aktivních hloubkových kamer, které poskytují neúplné hloubkové mapy a ovlivňují výkon RGB-D odometrie. Představuje metodu vizuální odometrie, která využívá jak měření hloubkového senzoru, tak odhady hloubky na základě pohybu kamery. Modelováním nejistoty triangulace hloubky z pozorování dochází ke zlepšení přesnosti odhadu hloubky. Metoda úspěšně kompenzuje limity hloubkových senzorů v různých prostředích. Více zde

3. Monocular Depth Estimation Based On Deep Learning: An Overview

• Autoři: Chaoqiang Zhao, Qiyu Sun, Chongzhen Zhang, Yang Tang, Feng Qian
• Shrnutí:
  Tento přehled zkoumá vývoj monokulárního odhadu hloubky s využitím hlubokého učení, tedy metody, která předpovídá hloubku z jednoho obrázku. Tradiční metody jako stereo vidění jsou porovnávány s přístupy hlubokého učení, které nabízejí husté hloubkové mapy a vyšší přesnost. Článek rekapituluje síťové architektury, ztrátové funkce a tréninkové strategie, které přispívají ke zvýšení přesnosti odhadu hloubky. Zmiňuje také datasety a metriky pro vyhodnocení pokroku v oblasti odhadu hloubky pomocí hlubokého učení. Více zde

Tyto články společně poukazují na pokroky v technikách odhadu hloubky a představují robustní metodologie i využití hlubokého učení pro zvýšení přesnosti a spolehlivosti úloh vnímání hloubky.