關(guān)于虹科智能感知

虹科智能感知事業(yè)部專注于智能感知與機(jī)器視覺領(lǐng)域，已經(jīng)和IDS，Blickfeld和Gidel等有著重要地位的國際公司展開深度的技術(shù)合作。我們的解決方案包括3D激光雷達(dá)，工業(yè)相機(jī)，視覺處理平臺，圖像采集卡及視覺系統(tǒng)集成等。虹科的工程師積極參與國內(nèi)外專業(yè)協(xié)會和聯(lián)盟的活動，我們非常重視技術(shù)培訓(xùn)和積累，公司定期與國內(nèi)外專家團(tuán)隊(duì)進(jìn)行交流和培訓(xùn)。

實(shí)施基于激光雷達(dá)的應(yīng)用項(xiàng)目基礎(chǔ)是從3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)中提取信息。在大多數(shù)情況下，此信息始于對象的檢測和跟蹤。本文將與您介紹分享其中原理。激光雷達(dá)數(shù)據(jù)顯示為“點(diǎn)云”，這是一種非常直觀的表示。它是傳感器捕獲精確3D環(huán)境圖像，它的3D特性允許可以讓我們從不同的角度觀看場景點(diǎn)云。這些數(shù)據(jù)提供了大量信息，應(yīng)用的場景非常豐富，從人員流量計(jì)數(shù)到體積測量再到安防等領(lǐng)域都有相關(guān)應(yīng)用。乍一看，人們并沒有在漂亮的點(diǎn)云中發(fā)現(xiàn)必要的信息，但算法可以很好地解釋它們。一般來說，要使用原始的激光雷達(dá)數(shù)據(jù)，用戶必須知道如何處理 3D 數(shù)據(jù)。為了便于客戶進(jìn)行開發(fā)，降低應(yīng)用的難度，我們開發(fā)了一款軟件產(chǎn)品，可以從激光雷達(dá)生成的數(shù)據(jù)中提取可操作的信息。這款軟件使用簡單直觀，支持人流量計(jì)數(shù)分析、安防檢測或體積測量領(lǐng)域的應(yīng)用。

通過對象檢測和跟蹤記錄游客步行路徑

想象一個(gè)廣場，那里正在舉行街頭狂歡。廣場上有各種攤位，用于銷售產(chǎn)品、食品和飲料。組織者想知道參觀者是如何在廣場周圍移動的。根據(jù)這些信息，他們可以評估哪些地方是銷售攤位的好選擇，哪些產(chǎn)品特別受歡迎。有助于了解他們的門店外觀有多吸引人以及他們是否應(yīng)該優(yōu)化它，并且向組織者提供了有關(guān)如何根據(jù)客流量對展位進(jìn)行定價(jià)的信息。

區(qū)分背景和前景以減少數(shù)據(jù)的傳輸

要記錄游客在節(jié)日期間的活動路徑，需要在點(diǎn)云中檢測到他們。點(diǎn)云本身由3D點(diǎn)中的整個(gè)掃描環(huán)境組成，這意味著需要將游客與其他所有對象區(qū)分開來。

由于在我們的示例中要檢測的對象是在廣場上四處走動的人，因此通過檢測移動點(diǎn)將它們與其他對象區(qū)分開來。這對于對象檢測不是必需的，但它減少了要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量，因此在許多情況下是一個(gè)優(yōu)勢，也可以在完全靜態(tài)的點(diǎn)云中檢測到對象。

通過在測量周期開始時(shí)進(jìn)行參考記錄，在點(diǎn)云中檢測移動點(diǎn)。此記錄中可見且未移動的所有內(nèi)容都定義為背景。這可以被過濾掉，從而大大減少要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量。在室內(nèi)，這個(gè)過程通常就足夠了，因?yàn)榭梢约僭O(shè)背景不會改變。為了考慮背景的未來變化（例如，一個(gè)市場攤位離開），它在操作過程中不斷地被識別和更新，并且動態(tài)地減去背景。這是通過將在預(yù)定義時(shí)間段內(nèi)不移動的對象添加到背景來完成的。

哪些點(diǎn)屬于一個(gè)對象

一旦通過刪除背景從點(diǎn)云中減去了對象檢測不感興趣的所有內(nèi)容，剩下的就是前景，因此也就是對象。它們是通過“聚類”或分割來定義的：檢測點(diǎn)云中的移動點(diǎn)，并測量幾個(gè)點(diǎn)之間的距離。彼此靠近的點(diǎn)聚集成一個(gè)對象。此過程在對象不移動的靜態(tài)點(diǎn)云中完全相同。

對象用邊界框標(biāo)記并顯示在對象列表中。這種類型的信息很容易進(jìn)一步處理，并且可以很容易地集成到現(xiàn)有架構(gòu)中。對對象的大小和形狀設(shè)置一定的規(guī)則可以識別對象的類型。在我們的示例中，如果檢測到人，則僅將特定高度范圍內(nèi)的圓柱形物體計(jì)數(shù)并標(biāo)記為人。同樣，汽車也可以通過建立特定的參數(shù)來檢測。

不帶背景過濾的物體檢測

物體如何移動？

為了捕捉游客的步行路徑，基于對象的先前軌跡和概率模型預(yù)測對象將在下一幀中定位的位置來跟蹤檢測到的對象。例如，如果一個(gè)人以每秒一米的速度從左到右行走，則預(yù)計(jì)他或她將以相同的速度沿既定方向繼續(xù)前進(jìn)，并將位于下一幀中的特定位置. 然后基于運(yùn)動預(yù)測將在下一幀中檢測到的對象分配給對象，從而進(jìn)行跟蹤。

跟蹤游客的步行路徑

熱圖

通過記錄參觀者的步行路徑，分析各個(gè)展位的情況并創(chuàng)建“熱圖”。它顯示了哪些地點(diǎn)吸引了最多的游客，最受歡迎。對于下一次活動，組織者可以考慮使用此信息進(jìn)行位置分配。例如，熱圖在貿(mào)易展覽中也非常有用。通過在展位記錄參觀者并分析他們的路線，激光雷達(dá)傳感器可以清楚地識別出參觀者特別感興趣的展品。在活動期間，這些信息可能會導(dǎo)致人員配置甚至展位設(shè)計(jì)的變化，可以納入后續(xù)展位規(guī)劃中。

進(jìn)一步應(yīng)用基礎(chǔ)

對象的檢測和跟蹤是分析點(diǎn)云的進(jìn)一步應(yīng)用的基礎(chǔ)，支持非常多的場景，例如人流量統(tǒng)計(jì)、占用檢測或侵入檢測。在本系列文章的第二部分中，您將了解這些算法的工作原理、應(yīng)用示例，下期見。