UMD araştırmacıları insan gözünü taklit eden gelişmiş bir kamera tasarladı

Maryland Üniversitesi’ndeki bilgisayar bilimcilerinin liderliğindeki bir ekip, robotların çevrelerindeki dünyayı görme ve onunla etkileşim kurma şeklini geliştiren bir kamera mekanizması icat etti. İnsan gözünün çalışma şeklinden ilham alan yenilikçi kamera sistemi, zaman içinde net ve sabit görmeyi sürdürmek için gözün kullandığı küçük istemsiz hareketleri taklit eder. Ekibin Yapay Mikro Hareketli Artırılmış Olay Kamerası (AMI-EV) olarak adlandırılan kameranın prototipi ve testi şu adreste ayrıntılı olarak açıklanmıştır: kağıt Mayıs 2024’te Science Robotics’te yayınlandı.

Makalenin baş yazarı, “Olay kameraları, hareketli nesneleri takip etmede geleneksel kameralara göre daha iyi olan nispeten yeni bir teknolojidir, ancak günümüzün olay kameraları, çok fazla hareket olduğunda net, bulanık olmayan görüntüler yakalamakta zorlanıyor” dedi. PutaoBilgisayar Bilimleri Doktorası. UMD’de öğrenci. “Bu büyük bir sorun çünkü robotlar ve sürücüsüz arabalar gibi diğer birçok teknoloji, değişen çevreye doğru şekilde tepki vermek için doğru ve zamanlı görüntülere güveniyor. Bu yüzden kendimize şu soruyu sorduk: İnsanlar ve hayvanlar, görüşlerinin odaklanmış kalmasını nasıl sağlıyor? Hareket eden bir nesnenin üzerinde mi?”

Ekibine göre yanıt, kişi görüşüne odaklanmaya çalıştığında istemsiz olarak ortaya çıkan küçük, hızlı göz hareketleriydi. Bu hassas, sürekli hareketler sayesinde insan gözü, bir nesneye ve onun renk, derinlik ve gölgeleme gibi görsel dokularına zaman içinde doğru şekilde odaklanmayı koruyabilir.

“Gözlerimizin odaklanmak için küçük hareketlere ihtiyaç duyması gibi, bir kameranın da hareket bulanıklığı olmadan net, hassas görüntüler yakalamak için benzer bir prensibi kullanabileceğini anladık” dedi.

Ekip, lens tarafından yakalanan ışık ışınlarını yeniden yönlendirmek için AMI-EV’in içine dönen bir prizma yerleştirerek küçük göz hareketlerini başarıyla kopyaladı. Prizmanın sürekli dönme hareketi, insan gözünde doğal olarak meydana gelen hareketleri taklit ederek, kameranın kaydedilen nesnenin dokusunu tıpkı bir insan gibi sabitlemesine olanak tanır. Ekip daha sonra hareketli ışıklardan gelen sabit görüntüleri birleştirmek için AMI-EV içindeki prizma hareketini telafi edecek bir yazılım geliştirdi.

Araştırmanın ortak yazarı Yannis AlwimonosMaryland Üniversitesi’nden bilgisayar bilimi profesörü, ekibin buluşunu makine görüşü alanında ileriye doğru atılmış büyük bir adım olarak görüyor.

Aynı zamanda yönetmen olan Alimonos, “Gözlerimiz etrafımızdaki dünyanın görüntülerini yakalıyor ve bu görüntüler daha sonra görüntülerin analiz edildiği beynimize gönderiliyor. Algı bu süreç aracılığıyla oluşuyor ve biz dünyayı bu şekilde anlıyoruz” dedi. Bilgisayarla Görme. Laboratuvar Maryland Üniversitesi İleri Hesaplamalı Araştırmalar Enstitüsü (UMIACS). “Robotlarla çalışırken gözleri bir kamerayla, beyni ise bir bilgisayarla değiştirin. Daha iyi kameralar, robotlar için daha iyi algılama ve tepkiler anlamına gelir.”

Araştırmacılar ayrıca buluşlarının robot bilimi ve ulusal savunmanın ötesinde önemli etkileri olabileceğine inanıyor. Hassas görüntü yakalama ve şekil algılamaya dayalı endüstrilerde çalışan bilim insanları, sürekli olarak kameralarını iyileştirmenin yollarını arıyorlar ve AMI-EV, karşılaştıkları birçok sorunun temel çözümü olabilir.

Araştırmacı bilim insanı, “Eşsiz özellikleriyle olay sensörleri ve AMI-EV’in akıllı giyilebilir cihazlar dünyasında merkezde yer alması bekleniyor” dedi. Cornelia Vermueller, makalenin baş yazarı. “Klasik kameralara göre zorlu aydınlatma koşullarında üstün performans, düşük gecikme ve düşük güç tüketimi gibi belirgin avantajları var. Bu özellikler, örneğin sorunsuz bir deneyimin ve baş ve vücut hareketlerinin hızlı hesaplanmasının gerekli olduğu VR uygulamaları için idealdir. gerekli.”

İlk testlerde AMI-EV, insan nabzının algılanması ve hızla hareket eden şekillerin tanımlanması da dahil olmak üzere çeşitli bağlamlarda hareketi doğru bir şekilde yakalayıp görüntüleyebildi. Araştırmacılar ayrıca AMI-EV’in saniyede on binlerce kare hızında hareketi yakalayabildiğini ve saniyede ortalama 30 ila 1.000 kare yakalayan çoğu ticari kameradan daha iyi performans gösterdiğini buldu. Hareketin bu daha pürüzsüz, daha gerçekçi tasviri, daha sürükleyici artırılmış gerçeklik deneyimleri ve daha iyi güvenlik gözetimi oluşturmaktan gökbilimcilerin uzayda görüntü alma biçimini geliştirmeye kadar her konuda çok önemli olabilir.

Alomonos, “Yeni kamera sistemimiz, sürücüsüz bir arabanın yolda neyin insan olduğunu, neyin olmadığını belirlemesine yardımcı olmak gibi pek çok spesifik sorunu çözebilecek kapasitede” dedi ve şöyle devam etti: “Sonuç olarak, bu sistemin halihazırda etkileşim içinde olan birçok uygulaması var. “Yeni kamera sistemimizin gelecekte daha gelişmiş ve verimli sistemlerin önünü açtığına inanıyoruz.”