Dos en uno: monitorización de gran angular y captura de alta definición en la nueva plataforma de cámaras

Investigadores del Instituto de Tecnología Shibaura en Japón están diseñando una plataforma de doble cámara que utiliza una cámara omnidireccional para detectar objetivos y una cámara separada para grabación de alta resolución, e informan una mejora general del rendimiento, lo que abre la puerta a posibles aplicaciones de seguridad. Fuente: Instituto de Tecnología de Shibaura, Japón

Si eres fanático de las películas de espías, es probable que te hayas encontrado con escenas en las que los agentes de inteligencia intentan identificar o detectar al perpetrador utilizando tecnología avanzada de mejora de imágenes en las imágenes de las cámaras de vigilancia. Si bien la idea detrás de las cámaras de vigilancia y la detección de objetos es la misma en la vida real, a diferencia de las películas, a menudo existe una compensación entre el campo de visión y la resolución de una cámara.

Las cámaras de vigilancia generalmente necesitan tener un campo de visión amplio para aumentar la probabilidad de que se detecte una amenaza. Así que las cámaras omnidireccionales de 360 ​​grados se han convertido en una opción popular por la razón obvia de que no ignoran los puntos ciegos; también son baratos de instalar. Sin embargo, estudios recientes sobre Reconocimiento de objetos en cámaras omnidireccionales muestran que los objetos distantes capturados en estas cámaras tienen mala resolución, lo que dificulta su identificación. Aumentar la resolución es una solución obvia, pero según la investigación, la resolución mínima requerida es 4K (3840 x 2160 píxeles), lo que se traduce en enormes requisitos de tasa de bits y la necesidad de una compresión de imagen eficiente.

Además, las imágenes 3D omnidireccionales a menudo no se pueden procesar en su forma sin procesar debido a los efectos de distorsión de la lente y primero deben proyectarse en 2D. «Procesamiento continuo con altas cargas informáticas asociadas con tareas como mover detección de objetos junto con la conversión de video de 360 ​​grados a 4K o una resolución superior a imágenes 2D simplemente no es factible en términos de rendimiento real y costos de instalación ”, dice el Dr. Chinthaka Premachandra del Instituto de Tecnología Shibaura (SIT) en Japón, quien estudia el procesamiento de imágenes. .

Aborda este tema en su último estudio publicado en Diario de sensores IEEE, El Dr. Premachandra, junto con su colega Masaya Tamaki del SIT, consideró un sistema en el que la multidireccional cámara se utilizaría para ubicar el área de interés, mientras que una cámara separada captura su imagen de alta resolución, lo que permite una identificación muy precisa del objeto sin incurrir en altos costos computacionales. En consecuencia, construyeron una plataforma de cámara híbrida que consta de una cámara omnidireccional y una cámara de giro / inclinación (PT) con un campo de visión de 180 grados en ambos lados. La cámara omnidireccional en sí consistía en dos lentes de ojo de pez colocados en el cuerpo de la cámara, y cada lente cubría un rango de captura de 180 grados.

Los científicos utilizaron módulos de cámara Raspberry Pi v. 2.1 como cámaras PT, en las que montaron un módulo de giro e inclinación y conectaron el sistema a una Raspberry Pi 3 Modelo B Finalmente, conectaron todo el sistema, cámara omnidireccional, cámaras PT y Raspberry Pi a una PC para un control total.

El curso de la operación fue el siguiente: los científicos primero procesaron una imagen omnidireccional para extraer la región objetivo, luego la información sobre sus coordenadas se convirtió en información sobre el ángulo (ángulos de rotación e inclinación) y luego se transfirió a la Raspberry Pi. A su vez, la Raspberry Pi controlaba cada cámara PT en función de esta información y determinaba si se debía o no tomar una foto complementaria.

Los científicos realizaron principalmente cuatro tipos de experimentos para demostrar el rendimiento en cuatro aspectos diferentes de la plataforma de la cámara y experimentos separados para verificar el rendimiento de la captura de imágenes para diferentes ubicaciones de destino.

Si bien consideran que podría surgir un problema potencial al capturar objetos en movimiento para los cuales las imágenes complementarias podrían cambiar debido a demora en la adquisición de imágenes, propusieron un remedio potencial: la introducción de la técnica de filtrado de Kalman para predecir las coordenadas futuras de un objeto mientras se toman fotografías.

«Esperamos que nuestro sistema de cámaras tenga un impacto positivo en las futuras aplicaciones de imágenes multidireccionales, como la robótica, los sistemas de seguridad y los sistemas de monitoreo», dice el Dr. Premachandra.


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Más información:
Chinthaka Premachandra et al, un sistema de cámara híbrida para alta resolución de objetos de destino en imágenes omnidireccionales, Diario de sensores IEEE (2021). DOI: 10.1109 / JSEN.2021.3059102

Proporcionado por el Instituto de Tecnología de Shibaura

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