광학 흐름이란 무엇입니까?

광학 흐름은 비디오 프레임 간의 컨텐츠 차이를 분석하여 움직이는 물체의 컴퓨터 화 된 추적을 설명합니다. 비디오에서 물체와 관찰자 모두 움직이고있을 수 있습니다. 컴퓨터는 개별 스틸 이미지의 경계, 가장자리 및 영역을 표시하는 큐를 찾을 수 있습니다. 진행 상황을 감지하면 컴퓨터가 시간과 공간을 통해 물체를 따라갈 수 있습니다. 이 기술은 무인 항공기 (UAV) 및 보안 시스템 운영을 포함한 산업 및 연구에 사용됩니다.

이 컴퓨터 비전을 생성하는 두 가지 기본 방법은 그라디언트 기반 및 기능 기반 모션 감지입니다. 그라디언트 기반 광학 흐름은 시간과 공간에 따른 이미지 강도의 변화를 측정합니다. 조밀 한 유동장 평면을 스캔합니다. 기능 기반 흐름은 프레임 내에서 객체의 가장자리를 오버레이하여 진행률을 표시합니다.

이 기법은 캠코더 이미지 안정화와 유사하여 카메라 흔들림에도 불구하고 계산 된 시야를 프레임에 고정 할 수 있습니다. 광학 흐름 알고리즘은 이미지 간의 일치를 순서대로 계산합니다. 컴퓨터는 각 이미지를 정사각형 격자로 나눕니다. 두 이미지를 오버레이하면 비교에서 가장 일치하는 사각형을 찾을 수 있습니다. 컴퓨터가 일치하는 위치를 찾으면 차이 지점 (바늘이라고도 함) 사이에 선을 그립니다.

알고리즘은 거친 해상도에서 미세 해상도까지 체계적으로 작동합니다. 해상도가 다른 이미지 간의 모션 추적이 가능합니다. 컴퓨터는 객체를 인식하지 못하지만 프레임간에 비교할 수있는 객체의 특성 만 감지하고 따릅니다.

컴퓨팅 광학 흐름 벡터는 물체를 감지 및 추적 할 수 있으며 이미지의 주요 평면을 추출 할 수도 있습니다. 이것은 로봇 내비게이션 및 시각적 주행 측정 또는 로봇 방향 및 위치를 지원할 수 있습니다. 또한 물체뿐만 아니라 주변 환경을 3 차원으로 기록하며 로봇에게 더욱 실감 나는 공간 인식을 제공합니다. 평면에서 계산 된 벡터를 통해 프로세서는 프레임에서 추출 된 움직임을 추론하고 응답 할 수 있습니다.

광학 흐름 기술의 일부 약점에는 컴퓨터가 이미지간에 일치 할 수없는 사각형으로 인한 데이터 손실이 포함됩니다. 이러한 불일치 영역은 비어 있고 평면 보이드를 생성하여 정확도를 낮 춥니 다. 모서리와 같은 명확한 모서리 또는 안정적인 요소는 흐름 분석에 기여합니다.

관찰자가 움직임에 따라 세부 요소가 가려 질 수 있습니다. 특정 요소를 프레임마다 구분할 수 없기 때문입니다. 분석은 모션을 명백한 글로벌 흐름과 로컬 화 된 객체 모션 또는 자아 모션으로 나눕니다. 카메라의 움직임과 움직이는 환경의 전체 흐름에서 가장자리 또는 이미지 강도의 공간적 변화가 사라집니다. 컴퓨터가 전체 흐름의 영향을 제거 할 수 있으면 분석이 향상됩니다.