Was ist optischer Fluss?

Der optische Fluss beschreibt die computergestützte Verfolgung beweglicher Objekte durch Analyse von Inhaltsunterschieden zwischen Videorahmen.In einem Video können sowohl Objekt als auch der Beobachter in Bewegung sein;Der Computer kann Hinweise lokalisieren, die die Grenzen, Kanten und Regionen einzelner Standbilder markieren.Durch das Erkennen seiner Fortschritte kann der Computer ein Objekt durch Zeit und Raum befolgen.Die Technologie wird in Industrien und Forschungen eingesetzt, einschließlich des Betriebs von unbemannten Luftfahrzeugen (UAV) und Sicherheitssystemen.

Zwei primäre Methoden generieren diese Computersicht: Gradientenbasierte und Merkmalsbasierte Bewegungserkennung.Gradientenbasierter optischer Fluss misst Veränderungen der Bildintensität durch Raum und Zeit.Es scannt eine dichte Flussfeldebene.Feature-basierte Flows Overlay-Kanten von Objekten in Frames, um den Fortschritt zu markieren.

Diese Technik ähnelt dem Camcorder -Bildstabilisierung, sodass ein berechnetes Sichtfeld trotz Kameraschütteln in den Rahmen gesperrt wird.Optische Flussalgorithmen berechnen die Übereinstimmungen zwischen Bildern in der Sequenz.Der Computer unterteilt jedes Bild in quadratische Netze.Durch die Überlagerung von zwei Bildern können Vergleiche die besten Übereinstimmungen der Quadrate finden.Wenn der Computer eine Übereinstimmung lokalisiert, zeichnet er eine Grenze zwischen den Differenzpunkten, die manchmal als Nadeln bezeichnet werden.

Algorithmen funktionieren systematisch von grob zu feinen Auflösungen.Dies ermöglicht die Bewegungsverfolgung zwischen Bildern mit Unterschieden in der Auflösung.Der Computer erkennt keine Objekte, sondern erfasst und folgt nur jene Eigenschaften von Objekten, die zwischen den Rahmen verglichen werden können.Dies kann bei der Roboternavigation und der visuellen Odometrie oder der Roboterorientierung und -position helfen.Es merkt nicht nur Objekte, sondern auch umgebende Umgebungen in drei Dimensionen und verleiht Robotern lebensechtere räumliche Bewusstsein.Vektoren, die in einer Ebene berechnet wurden, ermöglichen es dem Prozessor, aus den Rahmen extrahierten Bewegungen zu schließen und auf Bewegungen zu reagieren.

Einige Schwächen der optischen Flusstechnik umfassen Datenverlust, die aus Quadraten, die der Computer nicht zwischen den Bildern übereinstimmen, nicht übereinstimmen.Diese unvergleichlichen Bereiche bleiben frei und schaffen planare Hohlräume, was die Genauigkeit verringert.Klare Kanten oder stabile Elemente wie Ecken tragen zur Durchflussanalyse bei.

detaillierte Faktoren können verdeckt werden, wenn der Beobachter ebenfalls in Bewegung ist, da er bestimmte Elemente von Rahmen zum Rahmen nicht unterscheiden kann.Die Analyse unterteilt die Bewegung in den offensichtlichen globalen Fluss und die lokalisierte Objektbewegung oder die Egomotion.Räumlich-zeitliche Änderungen der Kanten oder der Bildintensität gehen in der Bewegung der Kamera und des globalen Flusses der beweglichen Umgebung verloren.Die Analyse wird verbessert, wenn der Computer den Effekt des globalen Flusses beseitigen kann.