Optik akış, video kareleri arasındaki içerik farklılıklarını analiz ederek hareketli nesnelerin bilgisayarlı izlemesini açıklar. Bir videoda, hem nesne hem de gözlemci hareket halinde olabilir; bilgisayar, fotoğrafların sınırlarını, kenarlarını ve bölgelerini işaretleyen ipuçlarını bulabilir. İlerlemelerini tespit etmek, bilgisayarın zaman ve uzayda bir nesneyi takip etmesini sağlar. Teknoloji, insansız hava taşıtlarının (İHA) ve güvenlik sistemlerinin çalışması da dahil olmak üzere, endüstrilerde ve araştırmalarda kullanılmaktadır.
İki birincil yöntem bu bilgisayar vizyonunu oluşturur: gradyan tabanlı ve özellik tabanlı hareket algılama. Degrade tabanlı optik akış, alan ve zaman boyunca görüntü yoğunluğundaki değişiklikleri ölçer. Yoğun bir akış alanı düzlemi tarar. Özellik tabanlı akışlar, ilerlemeyi işaretlemek için karelerin içindeki nesnelerin kenarlarını kaplar.
Bu teknik kamera görüntüsünün sabitlenmesini andırır, bu da bilgisayarlı bir görüş alanının kamera sarsılmasına rağmen çerçeveye kilitlenmesini sağlar. Optik akış algoritmaları, görüntüler arasındaki eşleşmeleri sırayla hesaplar. Bilgisayar her görüntüyü kare ızgaralara böler. İki resmin üst üste binmesi, en iyi kare eşleşmelerini bulmak için karşılaştırmalara izin verir. Bilgisayar bir eşleşme bulduğunda, bazen iğneler denilen fark noktaları arasında bir çizgi çizer.
Algoritmalar kabadan ince çözünürlüğe kadar sistematik olarak çalışır. Bu, çözünürlük farkları olan görüntüler arasında hareket izlemeye izin verir. Bilgisayar nesneleri tanımıyor, ancak yalnızca çerçeveler arasında karşılaştırılabilecek nesnelerin özelliklerini algılar ve izler.
Bilgisayar optik akış vektörleri nesneleri algılayabilir ve izleyebilir ve ayrıca görüntünün baskın düzlemini çıkarabilir. Bu, robotik navigasyon ve görsel kilometre sayacında veya robot oryantasyonunda ve pozisyonunda yardımcı olabilir. Sadece nesneleri değil, aynı zamanda çevre çevresini de üç boyutlu olarak not eder ve robotlara daha gerçekçi bir mekansal farkındalık verir. Düzlemde hesaplanan vektörler, işlemcinin çerçevelerden çıkarılan hareketleri çıkarmasına ve yanıt vermesine izin verir.
Optik akış tekniğinin bazı zayıf yönleri, bilgisayarın görüntüler arasında eşleşmediği karelerden kaynaklanan veri kaybını içerir. Bu eşsiz alanlar boş kalır ve hassasiyeti azaltarak düzlemsel boşluklar yaratır. Net kenarlar veya köşeler gibi sabit elemanlar akış analizine katkıda bulunur.
Gözlemcinin de hareket halinde olması durumunda, bazı unsurları çerçeveden çerçeveye ayıramayacağı için ayrıntılı faktörler gizlenebilir. Analiz, hareketi görünür bir küresel akışa ve lokalize nesne hareketine veya egomotion'a böler. Fotoğraf makinesinin hareketinde ve hareketli ortamın küresel akışında, kenarlardaki uzamsal zamansal değişiklikler veya görüntü yoğunluğu kayboluyor. Bilgisayar, küresel akışın etkisini ortadan kaldırabilirse analizler geliştirilir.
