Luisa Crawford
27 de agosto de 2024 20:32
NVIDIA presenta procesos de calibración de cámaras optimizados para mejorar la precisión de las aplicaciones de seguimiento multicámara impulsadas por IA.
NVIDIA ha presentado avances en la calibración de cámaras destinados a mejorar la precisión y eficiencia de las aplicaciones de seguimiento multicámara impulsadas por IA. Este desarrollo es parte de los esfuerzos continuos de la compañía para optimizar los procesos dentro de su infraestructura Metropolis, según Blog de tecnología de NVIDIA.
Calibración de la cámara
La calibración de la cámara es esencial para traducir las vistas de la cámara 2D en coordenadas del mundo real, lo que permite un seguimiento y localización precisos de los objetos. Este proceso implica determinar parámetros específicos de la cámara, que se dividen en categorías extrínsecas e intrínsecas. Los parámetros extrínsecos definen la posición y orientación de la cámara en relación con un sistema de coordenadas mundial, mientras que los parámetros intrínsecos asignan las coordenadas de la cámara a coordenadas de píxeles.
Calibración en seguimiento multicámara
NVIDIA Metropolis utiliza cámaras calibradas como sensores para mejorar el análisis espaciotemporal en flujos de trabajo de IA multicámara. La calibración adecuada de la cámara es esencial para ubicar objetos con precisión en un sistema de coordenadas, facilitar funciones básicas como servicios de ubicación, correlacionar actividades entre múltiples cámaras y calcular métricas basadas en distancia.
Por ejemplo, en una tienda minorista, las cámaras calibradas pueden localizar a un cliente en un plano de planta. En los almacenes, varias cámaras calibradas pueden rastrear a una persona que se mueve por diferentes secciones, lo que garantiza un seguimiento perfecto. El cálculo preciso de distancias también es posible con cámaras calibradas, ya que elimina la variabilidad causada por inconsistencias en el dominio de los píxeles.
Kit de herramientas de calibración de cámaras Metropolis
El kit de herramientas de calibración de cámaras Metropolis de NVIDIA simplifica el proceso de calibración al proporcionar herramientas para organizar proyectos, importar cámaras y seleccionar puntos de referencia. Admite tres modos de calibración: calibración cartesiana, seguimiento multicámara e imagen. El conjunto de herramientas garantiza que las cámaras estén calibradas con precisión y produzcan archivos formateados compatibles con otros servicios de Metropolis.
Los usuarios pueden comenzar importando un proyecto con los recursos proporcionados o crear uno desde cero. El proceso de calibración implica seleccionar puntos de referencia visibles tanto en la imagen de la cámara como en el plano de planta, creando matrices de transformación para mapear las trayectorias de la cámara en el plano de planta. El conjunto de herramientas también ofrece complementos para regiones de interés (ROI) y líneas de activación, lo que mejora su utilidad para diversas aplicaciones.
Calibración automática para cámaras sintéticas.
NVIDIA Metropolis también admite datos sintéticos a través de la plataforma NVIDIA Omniverse. omni.replicator.agent.camera_calibration La extensión automatiza la calibración de cámaras sintéticas, eliminando la necesidad de seleccionar manualmente puntos de referencia. Esta herramienta genera los mapeos necesarios con un solo clic, lo que facilita la integración de datos de vídeo sintéticos en los flujos de trabajo de Metropolis.
El proceso de autocalibración implica crear una cámara de vista superior y calibrar otras cámaras seleccionando automáticamente puntos de referencia. La extensión calcula las matrices intrínsecas y extrínsecas de la cámara, la matriz de proyección y el mapeo entre la vista de la cámara y el plano de planta, exportándolos a un archivo JSON para una integración perfecta.
Conclusión
La calibración de la cámara es un paso esencial para mejorar la funcionalidad de las aplicaciones NVIDIA Metropolis, permitiendo la localización precisa de objetos y la correlación entre múltiples cámaras. Estos avances allanaron el camino para servicios de localización en tiempo real a gran escala y otras aplicaciones de análisis de vídeo inteligente.
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Fuente de la imagen: Shutterstock