Szacowanie głębokości

Szacowanie głębokości to kluczowe zadanie w dziedzinie widzenia komputerowego, skupiające się na przewidywaniu odległości obiektów na obrazie względem kamery. Polega na przekształceniu dwuwymiarowych (2D) danych obrazowych w trójwymiarowe (3D) informacje przestrzenne poprzez oszacowanie wartości głębokości dla każdego piksela. Ta transformacja jest niezbędna do interpretacji i zrozumienia geometrii sceny. Szacowanie głębokości stanowi fundament dla wielu nowoczesnych technologii, w tym pojazdów autonomicznych, rozszerzonej rzeczywistości (AR), robotyki czy modelowania 3D.

Znaczenie szacowania głębokości w widzeniu komputerowym znacznie wzrosło, zwłaszcza wraz z rozwojem modeli AI i mocy obliczeniowej. Jak pokazują najnowsze badania i zastosowania, możliwość wnioskowania o głębokości z obrazów monokularnych (pojedynczego zdjęcia), bez specjalistycznego sprzętu, jest szczególnie przełomowa. Takie osiągnięcia umożliwiły szeroki wachlarz zastosowań, od rozpoznawania obiektów i rekonstrukcji scen, po interaktywne doświadczenia w rozszerzonej rzeczywistości.

Typy szacowania głębokości

1. Monokularne szacowanie głębokości
   Ta technika szacuje głębokość na podstawie pojedynczego obrazu, wykorzystując modele głębokiego uczenia do wnioskowania o informacji przestrzennej na podstawie analizy cech wizualnych, takich jak tekstura, cieniowanie czy perspektywa. Wyzwanie polega na pozyskiwaniu głębokości bez dodatkowych danych przestrzennych, ponieważ pojedynczy obraz nie zawiera jej z natury. Znaczące postępy, np. model „Depth Anything” TikToka, wykorzystują gigantyczne zbiory danych, by zwiększyć dokładność i zastosowanie monokularnego szacowania głębokości.

2. Szacowanie głębokości stereo
   Metoda ta wykorzystuje dwa lub więcej obrazów wykonanych z nieco innych punktów widzenia, naśladując ludzką wizję obuoczną. Analizując różnice pomiędzy tymi obrazami, algorytmy wyliczają rozbieżność i wnioskują głębokość. Podejście to jest szeroko stosowane w zastosowaniach, gdzie wymagana jest precyzyjna percepcja głębi, np. w nawigacji pojazdów autonomicznych.

3. Stereo wielowidokowe
   Rozszerzając wizję stereo, stereo wielowidokowe korzysta z wielu obrazów wykonanych z różnych perspektyw, by zrekonstruować modele 3D i uzyskać bardziej szczegółowe dane o głębokości. Metoda ta jest szczególnie przydatna przy tworzeniu wysokiej wierności rekonstrukcji 3D, np. w wirtualnej rzeczywistości lub modelowaniu 3D.

4. Szacowanie głębokości metrycznej
   Polega na wyliczaniu precyzyjnej, fizycznej odległości pomiędzy kamerą a obiektami w scenie, zazwyczaj w jednostkach takich jak metry czy stopy. Jest to niezbędne w zastosowaniach wymagających dokładnych pomiarów, np. w nawigacji robotów czy automatyce przemysłowej.

5. Szacowanie głębokości względnej
   Technika ta określa względne odległości pomiędzy obiektami w scenie, zamiast ich bezwzględnych wartości. Jest to przydatne, gdy kluczowy jest układ przestrzenny obiektów, np. w rozumieniu scen lub rozmieszczaniu elementów w rozszerzonej rzeczywistości.

Technologie i metody

• LiDAR i czujniki Time-of-Flight
  Te aktywne czujniki mierzą głębokość poprzez wysyłanie impulsów świetlnych i obliczanie czasu ich powrotu. Zapewniają wysoką dokładność i są szeroko stosowane w pojazdach autonomicznych i robotyce, umożliwiając nawigację oraz unikanie przeszkód w czasie rzeczywistym.

• Czujniki światła strukturalnego
  Projekcja znanego wzoru na scenę, a głębokość jest wyliczana na podstawie zniekształcenia tego wzoru. Światło strukturalne jest powszechnie stosowane w systemach rozpoznawania twarzy oraz w skanowaniu 3D ze względu na wysoką precyzję i niezawodność.

• Konwolucyjne sieci neuronowe (CNN)
  CNN są szeroko stosowane w monokularnym szacowaniu głębokości – uczą się one kojarzenia wzorców wizualnych z informacją o głębokości poprzez trening na dużych zbiorach danych. Dzięki CNN możliwe stało się szacowanie głębi ze zwykłych obrazów bez specjalistycznego sprzętu.

Przykłady zastosowań

• Pojazdy autonomiczne
  Szacowanie głębokości jest kluczowe dla nawigacji i wykrywania przeszkód, pozwalając pojazdom widzieć otoczenie oraz podejmować bezpieczne decyzje podczas jazdy.

• Rozszerzona (AR) i wirtualna rzeczywistość (VR)
  Dokładne mapy głębokości wzmacniają realizm i interakcję w aplikacjach AR/VR, umożliwiając cyfrowym obiektom wiarygodną interakcję ze światem fizycznym i tworząc immersyjne doświadczenia.

• Robotyka
  Roboty wykorzystują informacje o głębokości do nawigacji w środowisku, manipulowania obiektami i wykonywania zadań z precyzją. Szacowanie głębokości jest fundamentem robotycznych systemów wizyjnych, np. w operacjach pick-and-place czy autonomicznej eksploracji.

• Rekonstrukcja 3D i mapowanie
  Szacowanie głębokości wspomaga tworzenie szczegółowych modeli 3D środowisk, co jest użyteczne w archeologii, architekturze czy planowaniu miejskim do dokumentacji i analiz.

• Fotografia i kinematografia
  Informacje o głębokości są wykorzystywane do tworzenia efektów wizualnych, takich jak regulacja głębi ostrości, rozmycie tła (tryb portretowy) czy synteza obrazów 3D, co poszerza kreatywne możliwości w mediach wizualnych.

Wyzwania i ograniczenia

• Zasłonięcia (okluzje)
  Szacowanie głębokości może mieć trudności z obiektami zasłoniętymi, gdzie części sceny są niewidoczne, co skutkuje niepełnymi lub niedokładnymi mapami głębokości.

• Obszary bez tekstury
  Regiony pozbawione tekstury lub kontrastu są trudne do analizy pod kątem głębokości, ponieważ brak wizualnych wskazówek utrudnia dokładne wnioskowanie.

• Przetwarzanie w czasie rzeczywistym
  Osiągnięcie dokładnego szacowania głębokości w czasie rzeczywistym jest bardzo obciążające obliczeniowo, co stanowi wyzwanie w aplikacjach wymagających natychmiastowej reakcji, jak robotyka czy jazda autonomiczna.

Zbiory danych i benchmarki

• KITTI
  Benchmarkowy zbiór danych zawierający obrazy stereo i referencyjne mapy głębokości, szeroko stosowany w badaniach nad autonomiczną jazdą.

• NYU Depth V2
  Zbiór danych z obrazami RGB i głębokościami w scenach wewnętrznych, szeroko wykorzystywany do treningu i oceny modeli szacowania głębokości w pomieszczeniach.

• DIODE
  Gęsty zbiór danych głębokości zarówno dla środowisk wewnętrznych, jak i zewnętrznych, stosowany do rozwoju i testowania algorytmów szacowania głębokości w zróżnicowanych warunkach.

Integracja z AI i automatyzacją

W obszarze sztucznej inteligencji i automatyzacji](https://www.flowhunt.io#:~:text=automation “Buduj narzędzia AI i chatboty na platformie FlowHunt bez kodowania. Odkryj szablony, komponenty i płynną automatyzację. Umów demo już dziś!”), szacowanie głębokości odgrywa znaczącą rolę. Modele AI zwiększają precyzję i zakres zastosowań szacowania głębokości, ucząc się złożonych wzorców i relacji w danych wizualnych. Systemy automatyzacji, takie jak roboty przemysłowe czy inteligentne urządzenia, polegają na szacowaniu głębokości w detekcji, manipulacji i interakcji z otoczeniem operacyjnym. Wraz z rozwojem AI, technologie szacowania głębokości będą stawać się coraz bardziej zaawansowane, umożliwiając nowoczesne aplikacje w różnych branżach. Integracja szacowania głębokości z AI toruje drogę innowacjom w inteligentnej [produkcji, systemach autonomicznych i środowiskach inteligentnych.

Przegląd szacowania głębokości

Szacowanie głębokości odnosi się do procesu określania odległości od sensora lub kamery do obiektów w scenie. Jest to kluczowy element w takich dziedzinach jak widzenie komputerowe, robotyka czy systemy autonomiczne. Poniżej przedstawiamy podsumowania wybranych publikacji naukowych, badających różne aspekty szacowania głębokości:

1. Monte Carlo Simulations on Robustness of Functional Location Estimator Based on Several Functional Depth

• Autor: Xudong Zhang
• Podsumowanie:
  Artykuł ten dotyczy analizy danych funkcjonalnych, ze szczególnym uwzględnieniem estymacji położenia próbki przy użyciu głębokości statystycznej. Autor wprowadza zaawansowane metody głębokości dla danych funkcjonalnych, takie jak głębokość połowicznego regionu czy głębokość przestrzenna funkcjonalna. W pracy przedstawiono przycięte średnie oparte o głębokość jako odporne estymatory położenia oraz oceniono ich skuteczność w badaniach symulacyjnych. Wyniki podkreślają wyższą efektywność estymatorów opartych o głębokość przestrzenną funkcjonalną oraz zmodyfikowaną głębokość pasma. Czytaj więcej

2. SPLODE: Semi-Probabilistic Point and Line Odometry with Depth Estimation from RGB-D Camera Motion

• Autorzy: Pedro F. Proença, Yang Gao
• Podsumowanie:
  Publikacja ta analizuje ograniczenia aktywnych kamer głębi, które dostarczają niekompletne mapy głębokości, co wpływa na wydajność RGB-D Odometry. Autorzy prezentują metodę odometrii wizualnej, wykorzystującą zarówno pomiary głębokości z sensorów, jak i szacunki głębokości na podstawie ruchu kamery. Poprzez modelowanie niepewności triangulacji głębokości z obserwacji, zaproponowane rozwiązanie zwiększa dokładność szacowania głębokości. Metoda skutecznie kompensuje ograniczenia sensorów głębi w różnych środowiskach. Czytaj więcej

3. Monocular Depth Estimation Based On Deep Learning: An Overview

• Autorzy: Chaoqiang Zhao, Qiyu Sun, Chongzhen Zhang, Yang Tang, Feng Qian
• Podsumowanie:
  Przegląd ten analizuje rozwój monokularnego szacowania głębokości z wykorzystaniem uczenia głębokiego – metody przewidującej głębokość na podstawie pojedynczego obrazu. Omawiane są tradycyjne metody, takie jak stereo, w porównaniu z podejściami opartymi na deep learningu, które oferują gęste mapy głębokości i większą dokładność. W artykule przeglądane są architektury sieciowe, funkcje kosztu oraz strategie treningowe poprawiające szacowanie głębokości. Wskazano również zbiory danych i metryki oceny używane w badaniach nad szacowaniem głębokości opartym na deep learningu. Czytaj więcej

Publikacje te podkreślają postęp w technikach szacowania głębokości, prezentując odporne metody oraz zastosowanie uczenia głębokiego w celu zwiększenia dokładności i niezawodności w zadaniach percepcji głębi.