Qu'est-ce qu'un flux optique?
Le flux optique décrit le suivi informatisé d'objets en mouvement en analysant les différences de contenu entre les images vidéo. Dans une vidéo, l’objet et l’observateur peuvent être en mouvement; l'ordinateur peut localiser les repères marquant les limites, les bords et les régions des images fixes individuelles. Détecter leurs progressions permet à l'ordinateur de suivre un objet dans le temps et dans l'espace. La technologie est utilisée dans les industries et la recherche, y compris l'exploitation de véhicules aériens sans pilote (UAV) et de systèmes de sécurité.
Deux méthodes principales génèrent cette vision par ordinateur: la détection de mouvement par gradient et la détection de mouvement par fonction. Le flux optique basé sur le gradient mesure les changements d'intensité de l'image dans l'espace et dans le temps. Il scanne un plan de champ d'écoulement dense. Les flux basés sur les entités recouvrent les bords des objets dans les images pour marquer la progression.
Cette technique ressemble à la stabilisation d'image de caméscope, ce qui permet de verrouiller un champ de vision calculé dans le cadre malgré le bougé de l'appareil photo. Les algorithmes de flux optique calculent les correspondances entre les images en séquence. L'ordinateur divise chaque image en grilles carrées. La superposition de deux images permet des comparaisons pour trouver les meilleurs correspondances de carrés. Lorsque l'ordinateur localise une correspondance, il trace une ligne entre les points de différence, parfois appelés aiguilles.
Les algorithmes fonctionnent systématiquement à partir de résolutions grossières à fines. Cela permet un suivi de mouvement entre les images avec des différences de résolution. L'ordinateur ne reconnaît pas les objets, mais détecte et suit uniquement les caractéristiques des objets pouvant être comparées entre les images.
Le calcul des vecteurs de flux optiques permet de détecter et de suivre des objets, mais également d'extraire le plan dominant d'une image. Cela peut aider à la navigation robotique et à l'odométrie visuelle, ou à l'orientation et à la position du robot. Il note non seulement les objets, mais également les environnements environnants en trois dimensions, et donne aux robots une conscience spatiale plus réaliste. Les vecteurs calculés dans un plan permettent au processeur d'inférer et de réagir aux mouvements extraits des images.
Certaines faiblesses de la technique de flux optique incluent la perte de données résultant de carrés que l'ordinateur ne peut pas faire correspondre entre les images. Ces zones non appariées restent vacantes et créent des vides plans réduisant la précision. Des arêtes claires ou des éléments stables tels que des angles contribuent à l'analyse des flux.
Des facteurs détaillés peuvent être masqués si l’observateur est également en mouvement, car il ne peut pas distinguer certains éléments d’une image à l’autre. L'analyse divise le mouvement en flux global apparent et en mouvement d'objet localisé, ou egomotion. Les modifications spatio-temporelles des contours ou de l'intensité de l'image sont perdues lors du mouvement de la caméra et du flux global de l'environnement en mouvement. L'analyse est améliorée si l'ordinateur peut éliminer l'effet du flux global.