IMÁGENES AÉREAS Y MAPEO: APROVECHAMIENTO DE LA RESOLUCIÓN Y VELOCIDAD PARA LA AUTOMATIZACIÓN, EL APRENDIZAJE MÁQUINO Y LA EXPERIENCIA DEL USUARIO

Atrás quedaron los días en que los mapas se utilizaban únicamente para la dirección y las imágenes aéreas únicamente para la visualización. Hoy en día, dependemos tanto de mapas como de imágenes aéreas en nuestras rutinas diarias: brindamos navegación en tiempo real a través de una variedad de modos de transporte, verificamos detalles del terreno sin tener que visitar físicamente un lugar y permitimos modelar paisajes, ciudades y lugares del mundo real. y desarrollos e infraestructura planificados. Además de la interpretación humana de imágenes aéreas, se utilizan imágenes de alta resolución para entrenar algoritmos de aprendizaje automático y respaldar el análisis basado en IA.

Aunque durante décadas se han utilizado aviones tripulados para facilitar la recopilación de imágenes, el avance de los vehículos aéreos no tripulados (UAV) ha dado lugar a un crecimiento acelerado del mercado y a la adopción de tecnología. La mayor demanda de detalles, precisión y experiencias de usuario más intuitivas ha dado como resultado la adopción de resoluciones de cámara y velocidades de cuadro más altas. La combinación de estos dos factores ha dado lugar a un mayor volumen de datos de imágenes que también ofrece el beneficio de una mayor resolución de píxeles y detalles de la escena.

Además, los aumentos en la resolución y la velocidad de fotogramas de las cámaras de imágenes aéreas y de mapeo aéreo permiten la adquisición de imágenes a mayores altitudes y a mayores velocidades relativas sobre el terreno. El resultado final de estos avances tecnológicos es una mejora general en la calidad de las imágenes aéreas, lo que aumenta el potencial de los flujos de trabajo automatizados, el uso del aprendizaje automático y una serie de otras aplicaciones industriales que dependen de las imágenes aéreas o pueden beneficiarse de ellas.

Aplicaciones
  • Imágenes aéreas/cartografía

  • Monitoreo de infraestructura

  • Observación de la tierra

  • Imágenes agrícolas

  • imágenes aéreas y cartografía imagen aérea de campo agrícola con diferentes culturas y colores

MÁS QUE MAPAS: MONITOREO DE INFRAESTRUCTURAS PARA OBSERVACIÓN DE LA TIERRA

Las ventajas de las imágenes aéreas van mucho más allá de la cartografía y la navegación. Cuando está equipado con las cámaras de imágenes aéreas adecuadas, la recopilación de datos se puede utilizar para fines específicos en una variedad de industrias y aplicaciones. En defensa, seguridad y recopilación de inteligencia, por ejemplo, las imágenes de alta resolución permiten un monitoreo persistente de los cambios en el terreno, lo que ayuda a identificar comportamientos inesperados o movimientos de activos entre ubicaciones clave en instalaciones críticas y en áreas remotas a las que de otro modo sería difícil acceder.

De manera similar, cuando se trata de infraestructura crítica como represas hidroeléctricas, plantas de energía y oleoductos, la tecnología de imágenes aéreas y la capacidad de realizar estudios aéreos del terreno aportan datos significativos que, cuando se combinan con datos sobre las condiciones del terreno, ofrecen una imagen más completa de los peligros potenciales y amenazas a la estabilidad operativa; también permite una evaluación superior posterior al incidente, mejorando la capacidad de las organizaciones para evaluar los daños causados ​​por desastres naturales y otros eventos de manera rápida y confiable.

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Fig 1: Los drones equipados con cámaras Emergent GigE Vision de alta velocidad pueden capturar imágenes de alta resolución para crear modelos digitales de altitud.

Los cambios en los patrones climáticos han provocado sequías y fuertes precipitaciones en zonas inesperadas de todo el mundo. Los estudios aéreos permiten la observación de la Tierra en una vasta área en un corto período de tiempo para ayudar a medir el impacto de los patrones climáticos cambiantes y priorizar la respuesta en el mejor interés de la seguridad humana y el beneficio económico.

Maximizar los rendimientos, el uso del agua y la eficiencia en la agricultura también se ha vuelto cada vez más importante a medida que continúan el crecimiento demográfico y los cambios en los patrones climáticos. Las imágenes agrícolas ayudan a maximizar el rendimiento al proporcionar a las granjas datos útiles para centrarse en la hidratación, el uso de pesticidas y otros insumos críticos para la gestión óptima del crecimiento y la cosecha de los cultivos.

RESOLUCIÓN, VELOCIDAD, RENDIMIENTO

Emergent Vision Technologies se especializa en el diseño y desarrollo de cámaras industriales de alta velocidad que brindan algunas de las resoluciones y velocidades de cuadros más altas disponibles en la actualidad, lo que las hace ideales para mapeo aéreo e imágenes aéreas en una amplia gama de aplicaciones. Utilizando estándares establecidos como GigE Vision y GenICam, los productos de Emergent se integran perfectamente en aplicaciones de software compatibles de terceros sin necesidad de cableado propietario ni de la adquisición de hardware adicional.

Con resoluciones de cámara superiores a 150 MP, las cámaras Emergent ofrecen soluciones ideales para situaciones que requieren tanto una resolución extremadamente alta como levantamientos aéreos desde mayor altitud. Con estas cámaras de alta resolución, es posible aumentar el campo de visión, lo que da como resultado la obtención de imágenes de un área física más grande en menos tiempo. Y la mayor resolución del sensor puede lograr esto sin reducir la densidad de píxeles en un área geográfica definida.

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Fig 2: Los sistemas de imágenes aéreas que aprovechan las cámaras de alta velocidad emergentes pueden ayudar a los agricultores en la investigación de parcelas de prueba agrícolas para diferentes cultivos.

Para aplicaciones como imágenes agrícolas u otras en las que se deseen imágenes aéreas a menor altitud, el aumento de la velocidad de fotogramas ayuda a evitar imágenes borrosas y otros efectos negativos. El aumento de la velocidad de fotogramas de estas cámaras da como resultado la generación de grandes cantidades de datos, que luego deben transmitirse de forma rápida y fiable. Afortunadamente, el uso de Ethernet por parte de Emergent como interfaz de conectividad también ayuda a resolver estos desafíos. Con velocidades de conectividad de hasta 100 Gbps, es posible alcanzar velocidades máximas de fotogramas del sensor sin sacrificar la resolución del sensor. Esto permite que los vehículos aéreos no tripulados y los aviones tripulados vuelen potencialmente más rápido, reduciendo el tiempo y los costos de obtención de imágenes y maximizando el uso de los recursos.

LA COINCIDENCIA DE PATRONES

El siguiente vídeo muestra con qué facilidad se puede crear y crear un prototipo de un algoritmo para realizar una coincidencia de patrones de alta calidad mientras solo se escribe el código Cuda de GPU personalizado.

INFERENCIA

El siguiente vídeo muestra con qué facilidad uno puede agregar y probar su propio modelo de inferencia entrenado para realizar la detección y clasificación de objetos arbitrarios. Simplemente entrene su modelo con PyTorch o TensorFlow y agréguelo a su propio complemento eCapture Pro. Luego cree una instancia del complemento, conéctese a la cámara que desee y haga clic en ejecutar; no hay nada más fácil que esto.

Con modelos bien entrenados, las aplicaciones de inferencia se pueden desarrollar e implementar con muchas cámaras Emergent en una sola PC con un par de GPU usando la funcionalidad GPU Direct de Emergent; nadie hace aplicaciones de rendimiento como Emergent.

red neuronal artificial profunda, esquema

Fig 3: Siguiendo el modelo del cerebro humano, las redes neuronales son un subconjunto del aprendizaje automático en el corazón de los algoritmos de aprendizaje profundo que permiten que una computadora aprenda a realizar tareas específicas basadas en ejemplos de entrenamiento.

LA AUTOMATIZACIÓN SE BASA EN LA RESOLUCIÓN

Inteligencia artificial, aprendizaje automático y visión de computadora Se utilizan cada vez con más frecuencia para realizar análisis de imágenes, como buscar cambios en una escena a lo largo del tiempo, detectar la presencia de algo inesperado o predecir cambios futuros basándose en datos históricos. Para que los sistemas informáticos sean eficaces, las imágenes utilizadas para entrenar los algoritmos deben tener una calidad suficiente. Al aumentar la densidad de píxeles (la cantidad de píxeles que cubren un área determinada dentro de una imagen), los modelos de aprendizaje automático se pueden entrenar mejor y, posteriormente, pueden realizar mejor sus tareas.

GPU directa

Como beneficio adicional, las cámaras como las que ofrece Emergent son totalmente compatibles con la descarga de datos y las tecnologías de procesamiento de GPU, como GPUDirect de NVIDIA, que permiten la creación de una solución de procesamiento, transferencia y adquisición de imágenes de extremo a extremo para grandes cantidades. de datos sostenidos. Esto permite que los datos se procesen de forma rápida y eficiente sin preocuparse por la pérdida de paquetes o tramas de datos.

logotipo de pérdida cero

MONTANDO LA CURVA DE CRECIMIENTO

La demanda de tecnología de imágenes para respaldar el crecimiento de la industria y la expansión de los casos de uso de cámaras de imágenes aéreas y cartografía aérea seguirá haciendo crecer el mercado en general y, junto con ello, deberíamos ver aumentos continuos en el rendimiento. Las cámaras y las soluciones de adquisición de Emergent proporcionan medios escalables y sólidos para abordar la demanda de rendimiento utilizando cableado y conectividad ubicuos, lo que permite a los integradores y fabricantes de sistemas desarrollar soluciones hoy que se pueden reutilizar fácilmente para satisfacer las necesidades del mañana.

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CÁMARAS DE VISIÓN GIGE EMERGENTES PARA APLICACIONES DE IMÁGENES AÉREAS Y MAPEO

Modelo Chroma Resolución Cuadros por segundo Interfaz Nombre del sensor Pixel Tamaño
HR-50000-M HR-50000-M Mono 50MP 23fps SFP+ de 10 Gigas AMSCMV50000 4.6 × 4.6 µm
HR-50000-C HR-50000-C Color 50MP 23fps SFP+ de 10 Gigas AMSCMV50000 4.6 × 4.6 µm
HB-127-SB HB-127-SB-M Mono 127.7MP 17fps SFP25 de 28 gigas Sony IMX661 3.45 × 3.45 μm
HB-127-SB HB-127-SB-C Color 127.7MP 17fps SFP25 de 28 gigas Sony IMX661 3.45 × 3.45 μm
Imagen-miniatura-de-la-serie-de-cámaras HZ-100-GM Mono 103.7MP 24fps 100 GigE QSFP28 Gpíxel GMAX32103 3.2 × 3.2 μm
Imagen-miniatura-de-la-serie-de-cámaras HZ-100-GC Color 103.7MP 24fps 100 GigE QSFP28 Gpíxel GMAX32103 3.2 × 3.2 μm
HZ-150G-Sin-ventilador-4K HZ-150-GM Mono 152MP 16fps 100 GigE QSFP28 Gpíxel GMAX32152 3.2 × 3.2 μm
HZ-150G-Sin-ventilador-4K HZ-150-GC Color 152MP 16fps 100 GigE QSFP28 Gpíxel GMAX32152 3.2 × 3.2 μm

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