LUFTBILDERSTELLUNG UND KARTIERUNG: NUTZEN SIE AUFLÖSUNG UND GESCHWINDIGKEIT FÜR AUTOMATISIERUNG, MASCHINENLERNEN UND BENUTZERERFAHRUNG
Die Zeiten, in denen Karten ausschließlich zur Orientierung und Luftaufnahmen ausschließlich der Visualisierung dienten, sind längst vorbei. Heutzutage verlassen wir uns in unserer täglichen Arbeit sowohl auf Karten als auch auf Luftbilder – wir bieten Echtzeitnavigation über eine Vielzahl von Transportmitteln hinweg, überprüfen Bodendetails, ohne einen Standort physisch aufsuchen zu müssen, und ermöglichen die reale Modellierung von Landschaften, Städten, und geplante Entwicklungen und Infrastruktur. Zusätzlich zur menschlichen Interpretation von Luftbildern werden hochauflösende Bilder verwendet, um Algorithmen für maschinelles Lernen zu trainieren und KI-basierte Analysen zu unterstützen.
Obwohl bemannte Flugzeuge seit Jahrzehnten zur Erleichterung der Bilderfassung eingesetzt werden, hat die Weiterentwicklung unbemannter Luftfahrzeuge (UAVs) zu einem beschleunigten Marktwachstum und der Einführung von Technologien geführt. Der gestiegene Bedarf an Details, Genauigkeit und intuitiveren Benutzererlebnissen hat zur Einführung höherer Kameraauflösungen und Bildraten geführt. Die Kombination dieser beiden Faktoren hat zu einem größeren Bilddatenvolumen geführt, das auch den Vorteil einer höheren Pixelauflösung und Szenendetails bietet.
Darüber hinaus ermöglicht die Erhöhung der Auflösung und Bildrate von Luftbild- und Luftkartierungskameras die Bilderfassung in größeren Höhen und bei höheren relativen Bodengeschwindigkeiten. Das Endergebnis dieser technologischen Fortschritte ist eine allgemeine Verbesserung der Qualität von Luftbildern, was das Potenzial für automatisierte Arbeitsabläufe, den Einsatz von maschinellem Lernen und eine Vielzahl anderer industrieller Anwendungen erhöht, die auf Luftbildern basieren oder von ihnen profitieren können.
Anwendungen
MEHR ALS KARTEN: INFRASTRUKTURÜBERWACHUNG BIS ZUR ERDBEOBACHTUNG
Die Vorteile von Luftbildern gehen weit über Kartierung und Navigation hinaus. Wenn die Datenerfassung mit den richtigen Luftbildkameras ausgestattet ist, kann sie für bestimmte Zwecke in einer Vielzahl von Branchen und Anwendungen genutzt werden. In den Bereichen Verteidigung, Sicherheit und Informationsbeschaffung ermöglichen hochauflösende Bilder beispielsweise die dauerhafte Überwachung von Bodenveränderungen und helfen dabei, unerwartetes Verhalten oder Bewegungen von Vermögenswerten zwischen wichtigen Standorten an kritischen Anlagen und in abgelegenen Gebieten zu erkennen, die sonst schwer zugänglich wären.
Auch wenn es um kritische Infrastrukturen wie Staudämme, Kraftwerke und Pipelines geht, liefern Luftbildtechnik und Luftvermessungsfunktionen aussagekräftige Daten, die in Kombination mit Bodenzustandsdaten ein umfassenderes Bild potenzieller Gefahren bieten Bedrohungen der Betriebsstabilität; Darüber hinaus ermöglicht es eine bessere Bewertung nach einem Vorfall und verbessert so die Fähigkeit von Organisationen, Schäden durch Naturkatastrophen und andere Ereignisse schnell und zuverlässig einzuschätzen.
Abb 1: Drohnen, die mit Hochgeschwindigkeits-Emergent-GigE-Vision-Kameras ausgestattet sind, können hochauflösende Bilder für die Erstellung digitaler Höhenmodelle aufnehmen.
Veränderungen im Wetterverhalten haben in unerwarteten Gebieten auf der ganzen Welt zu Dürren und starken Regenfällen geführt. Die Luftvermessung ermöglicht die Erdbeobachtung eines riesigen Gebiets in kurzer Zeit, um die Auswirkungen sich ändernder Wettermuster zu messen und die Reaktion im besten Interesse der menschlichen Sicherheit und des wirtschaftlichen Nutzens zu priorisieren.
Auch die Maximierung von Erträgen, Wasserverbrauch und Effizienz in der Landwirtschaft wird angesichts des anhaltenden Bevölkerungswachstums und der Wetteränderungen immer wichtiger. Landwirtschaftliche Bildgebung hilft bei der Ertragsmaximierung, indem sie landwirtschaftlichen Betrieben nützliche Daten für die gezielte Hydratation, den Einsatz von Pestiziden und andere Faktoren liefert, die für ein optimales Management des Pflanzenwachstums und der Ernte von entscheidender Bedeutung sind.
AUFLÖSUNG, GESCHWINDIGKEIT, LEISTUNG
Emergent Vision Technologies ist auf das Design und die Entwicklung industrieller Hochgeschwindigkeitskameras spezialisiert, die einige der höchsten heute verfügbaren Auflösungen und Bildraten bieten und sich daher ideal für Luftkartierungen und Luftbildaufnahmen in einer Vielzahl von Anwendungen eignen. Unter Verwendung etablierter Standards wie z GigE-Vision und GenICam integrieren sich die Produkte von Emergent nahtlos in kompatible Softwareanwendungen von Drittanbietern, ohne dass eine proprietäre Verkabelung oder die Anschaffung zusätzlicher Hardware erforderlich ist.
Mit Kameraauflösungen über 150 MP bieten Emergent-Kameras ideale Lösungen für Situationen, die sowohl eine extrem hohe Auflösung als auch Luftaufnahmen aus größerer Höhe erfordern. Mit diesen hochauflösenden Kameras ist es möglich, das Sichtfeld zu vergrößern, was dazu führt, dass ein größerer physischer Bereich in kürzerer Zeit abgebildet wird. Und die erhöhte Sensorauflösung kann dies erreichen, ohne die Pixeldichte in einem definierten geografischen Bereich zu verringern.
Abb 2: Luftbildsysteme, die neue Hochgeschwindigkeitskameras nutzen, können Landwirte bei der Erforschung landwirtschaftlicher Testflächen für verschiedene Nutzpflanzen unterstützen.
Bei Anwendungen wie landwirtschaftlicher Bildgebung oder anderen Anwendungen, bei denen Luftaufnahmen aus geringerer Höhe erforderlich sind, tragen höhere Bildraten dazu bei, Bildverschmierungen und andere negative Auswirkungen zu verhindern. Durch die erhöhte Bildrate dieser Kameras fallen große Datenmengen an, die dann schnell und zuverlässig übertragen werden müssen. Glücklicherweise trägt die Verwendung von Ethernet als Konnektivitätsschnittstelle durch Emergent auch zur Lösung dieser Herausforderungen bei. Mit Verbindungsgeschwindigkeiten von bis zu 100 Gbit/s sind maximale Bildraten des Sensors möglich, ohne Einbußen bei der Sensorauflösung. Dadurch können UAVs und bemannte Flugzeuge möglicherweise schneller fliegen, was die Bildgebungszeit und -kosten reduziert und die Ressourcennutzung maximiert.
MUSTERPASSEND
Das folgende Video zeigt, wie einfach man einen Algorithmus erstellen und prototypisieren kann, um einen qualitativ hochwertigen Mustervergleich durchzuführen, während man nur seinen benutzerdefinierten GPU-Cuda-Code schreibt.
INFERENZ
Das folgende Video zeigt, wie einfach man sein eigenes trainiertes Inferenzmodell hinzufügen und testen kann, um die Erkennung und Klassifizierung beliebiger Objekte durchzuführen. Trainieren Sie Ihr Modell einfach mit PyTorch oder TensorFlow und fügen Sie es Ihrem eigenen eCapture Pro-Plug-in hinzu. Instanziieren Sie dann das Plug-in, verbinden Sie es mit der gewünschten Kamera und klicken Sie auf „Ausführen“ – einfacher geht es nicht.
Mit gut trainierten Modellen können Inferenzanwendungen mithilfe der GPU Direct-Funktionalität von Emergent mit vielen Emergent-Kameras auf einem einzigen PC mit einigen GPUs entwickelt und bereitgestellt werden – niemand bietet Leistungsanwendungen wie Emergent.
Abb 3: Neuronale Netze sind dem menschlichen Gehirn nachempfunden und stellen eine Teilmenge des maschinellen Lernens dar, die das Herzstück von Deep-Learning-Algorithmen bildet und es einem Computer ermöglicht, anhand von Trainingsbeispielen zu lernen, bestimmte Aufgaben auszuführen.
AUTOMATISIERUNG SETZT AUF AUFLÖSUNG
Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Computer Vision werden immer häufiger zur Durchführung von Bildanalysen eingesetzt, beispielsweise um nach zeitlichen Veränderungen in einer Szene zu suchen, das Vorhandensein von etwas Unerwartetem zu erkennen oder zukünftige Veränderungen auf der Grundlage historischer Daten vorherzusagen. Damit computergestützte Systeme effektiv sind, müssen die zum Training der Algorithmen verwendeten Bilder von ausreichender Qualität sein. Durch die Erhöhung der Pixeldichte – der Anzahl der Pixel, die einen bestimmten Bereich innerhalb eines Bildes abdecken – können Modelle für maschinelles Lernen besser trainiert werden und können anschließend ihre Aufgaben besser erfüllen.
Ein zusätzlicher Vorteil besteht darin, dass Kameras, wie sie von Emergent angeboten werden, vollständig mit Daten-Offload- und GPU-Verarbeitungstechnologien wie NVIDIAs GPUDirect kompatibel sind, was die Schaffung einer End-to-End-Bilderfassungs-, Übertragungs- und Verarbeitungslösung für große Mengen ermöglicht von nachhaltigen Daten. Dadurch können Daten schnell und effizient verarbeitet werden, ohne dass der Verlust von Datenpaketen oder Frames befürchtet werden muss.
AUF DER WACHSTUMSKURVE FAHREN
Die Nachfrage nach Bildgebungstechnologie zur Unterstützung des Branchenwachstums und die Ausweitung der Anwendungsfälle für Luftbild- und Luftkartierungskameras wird den Gesamtmarkt weiter wachsen lassen und damit einhergehend sollten wir weitere Leistungssteigerungen erleben. Die Kameras und Erfassungslösungen von Emergent bieten skalierbare und robuste Mittel zur Erfüllung des Leistungsbedarfs mithilfe allgegenwärtiger Verkabelung und Konnektivität und ermöglichen es Systemintegratoren und Herstellern, heute Lösungen zu entwickeln, die problemlos für die Anforderungen von morgen umfunktioniert werden können.
EMERGENT GIGE VISION-KAMERAS FÜR LUFTBILD- UND KARTIERUNGSANWENDUNGEN
Modell | Chroma | Auflösung | Frame Rate | Schnittstelle | Sensorname | Pixel Größe | |
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HR-50000-M | Mono | 50MP | 23fps | 10GigE SFP+ | AMS CMV50000 | 4.6 × 4.6 μm | |
HR-50000-C | Farbe | 50MP | 23fps | 10GigE SFP+ | AMS CMV50000 | 4.6 × 4.6 μm | |
HB-127-SB-M | Mono | 127.7MP | 17fps | 25GigE SFP28 | Sony IMX661 | 3.45 × 3.45 μm | |
HB-127-SB-C | Farbe | 127.7MP | 17fps | 25GigE SFP28 | Sony IMX661 | 3.45 × 3.45 μm | |
HZ-100-GM | Mono | 103.7MP | 24fps | 100GigE-QSFP28 | Gpixel GMAX32103 | 3.2 × 3.2 μm | |
HZ-100-GC | Farbe | 103.7MP | 24fps | 100GigE-QSFP28 | Gpixel GMAX32103 | 3.2 × 3.2 μm | |
HZ-150-GM | Mono | 152MP | 16fps | 100GigE-QSFP28 | Gpixel GMAX32152 | 3.2 × 3.2 μm | |
HZ-150-GC | Farbe | 152MP | 16fps | 100GigE-QSFP28 | Gpixel GMAX32152 | 3.2 × 3.2 μm |
Weitere Kameraoptionen finden Sie in unserem interaktives Systemdesigner-Tool.