В последние годы интеллектуальные технологии сенсорики и автоматизации быстро интегрируются в нашу повседневную жизнь. Среди них лазерные датчики расстояния, обладающие высокоточной способностью измерения расстояний, и компьютерное зрение, обладающее сложными возможностями визуального распознавания, продемонстрировали большой потенциал применения в различных инженерных и промышленных областях. Однако они также сталкиваются с вызовами — особенно в сложных условиях с многомерными, высокоточными требованиями, когда одна технология обнаружения не может удовлетворить практические потребности. Например, датчики расстояния могут точно измерять расстояния, но не могут точно различать людей, объекты и транспортные средства. Поэтому объединение этих двух технологий для создания более практичных и надежных сенсорных систем стало актуальным и является основным трендом в автоматизированном мониторинге. Эта статья проанализирует основные принципы, осуществимость и сценарии применения таких интегрированных надежных сенсорных систем.

Десять лет назад было бы почти невозможно одновременно обрабатывать лазерные облака точек и изображения высокой четкости на встроенных устройствах. Однако с развитием современных технологий вычислительная мощность терминалов периферийных вычислений достигла "прыжка на порядок", что сделало возможной обработку данных многосource сенсоров в реальном времени. Лазерные датчики расстояния и компьютерное зрение могут работать синергетически через рамки многосенсорного слияния: лазерные датчики расстояния предоставляют данные о высокоточных измерениях расстояний, в то время как компьютерное зрение выступает в роли "мозга" данных, предлагая точное распознавание целей и локализацию на уровне пикселей. Это "взаимовыгодное сотрудничество" позволяет осуществлять высокоточное пространственное восстановление и динамическое мониторинг.

Лазерные датчики расстояния работают, излучая лазерные лучи, принимая их отраженные сигналы и вычисляя расстояние между целью и устройством на основе оптических разностей пути. В интегрированных приложениях они захватывают информацию о расстоянии, чтобы помочь в калибровке позиций целей в изображениях компьютерного зрения, компенсируя недостатки систем компьютерного зрения в оценке глубины, предоставляя более точные данные о смещении и закладывая прочную основу для точного позиционирования.

 

Компьютерное зрение, с другой стороны, использует камеры для захвата изображений и сочетает алгоритмы обработки изображений и искусственный интеллект для выполнения визуального отслеживания, автоматического распознавания, анализа, поддержки принятия решений и управления сценами и целями. При интеграции с лазерными дальномерами это позволяет отслеживать смещения на уровне субпикселей через 2D распознавание и отслеживание целей.

Отслеживание человеческих целей является основной задачей в таких областях, как безопасность, транспорт и промышленная автоматизация. Традиционные системы компьютерного зрения могут давать сбои из-за遮挡 или изменений освещения, особенно в сложных динамических сценах, где различение становится гораздо более трудным. С интеграцией лазерной сенсорики и компьютерного зрения лазерная сенсорика может зафиксировать пространственное положение и изменения расстояния целей, в то время как компьютерное зрение предоставляет многомерные характеристики, такие как цвет и текстура, улучшая возможности распознавания и отслеживания целей.

 

В мониторинге безопасности, например, камеры постоянно захватывают изображения контролируемой области, в то время как лазерная сенсорика предоставляет данные о реальных изменениях расстояния вторгающихся объектов. Система может мгновенно различать типы целей, обеспечивая круглосуточные высокоточные предупреждения о безопасности. С помощью алгоритмов реального времени для отслеживания нескольких целей она также может эффективно анализировать конкретные человеческие поведения в многолюдных местах, улучшая эффективность управления.

Большое количество мостов и высотных зданий в Китае сталкиваются с комплексными вызовами, такими как старение конструкций, увеличение нагрузок и изменения окружающей среды, создавая настоятельную необходимость в эффективных, интеллектуальных методах мониторинга состояния. Регулярный мониторинг состояния гражданских конструкций (SHM) и анализ вибраций, следовательно, являются незаменимыми. Однако традиционные методы мониторинга, которые в основном полагаются на ограниченное развертывание сенсоров и ручные проверки, часто страдают от недостаточной точности, ограниченного охвата и задержки информации.

 

С помощью интегрированных систем строительные лазерные сканеры используют 3D лазерное сканирование для мониторинга зданий в реальном времени, без контакта, захватывая 3D структуру ключевых компонентов, таких как балки и колонны, создавая 3D пространства и предоставляя данные о смещении в реальном времени. Компьютерное зрение захватывает многоточечные смещения, выполняет визуальное распознавание трещин и анализ деформационных повреждений, а также проводит комплексное, многоуровневое обследование состояния строительных конструкций. Когда происходит деформация конструкции или расширение трещин, система выдает своевременные предупреждения, способствуя быстрому устранению угроз безопасности в зданиях и мостах со стороны властей.

 

Кроме того, при мониторинге вибраций, вызванных ветром, и сейсмических реакций высотных зданий и крупных мостов, сочетание лазерной сенсорики и компьютерного зрения позволяет точно охарактеризовать частоты вибраций конструкции, смещения и формы волн, помогая в формулировании научных планов усиления или ремонта и улучшая устойчивость и уровень безопасности конструкций.

Быстрое развитие интеллектуального транспорта и автономного вождения зависит от точного обнаружения целей и восприятия навигации. Слияние лазерных датчиков расстояния и компьютерного зрения улучшает возможности восприятия окружающей среды автономных транспортных средств. В сложных условиях на шоссе две технологии интегрируются через такие методы, как ROI (область интереса) или коррекция проекции, совместно обрабатывая визуальное распознавание и информацию о глубине лазера.

 

Лазерные датчики расстояния "обнаруживают объекты", идентифицируя информацию о расстоянии и пространственные геометрические структуры препятствий впереди, обнаруживая контуры препятствий и генерируя облака точек. Визуальные системы "понимают объекты", распознавая визуальные характеристики препятствий и классифицируя цели (люди, объекты, транспортные средства, знаки). Эта интеграция улучшает точность и надежность обнаружения целей в сложных дорожных условиях, повышая возможности восприятия окружающей среды и безопасность систем автономного вождения.

Очевидно, что синергия "зрения + лазера" достигает эффекта "1 + 1 > 2". Способность компьютерного зрения обрабатывать изображения высокой четкости дополняет точную способность измерения расстояний лазерами, решая такие проблемы, как уязвимость к световым помехам и неопределенность масштаба в чисто визуальных системах, а также компенсируя недостатки лазерных сенсоров в распознавании целей и семантическом понимании. Эта интеграция является ключевым двигателем инноваций в технологиях точного измерения и интеллектуального распознавания.

 

Считается, что в будущем, с постоянным развитием новых информационных технологий, таких как искусственный интеллект и облачные вычисления, больше данных сенсоров будет двигаться к интеграции, продвигая работу по обнаружению и управлению в более широких областях в новую эру интеллекта.

 

Cacciola, S.J. (2007) Слияние данных лазерного дальномера и компьютерного зрения для обнаружения трафика автономными транспортными средствами, VTechWorks Repository. Доступно по адресу: https://vtechworks.lib.vt.edu/items/a53a1a0e-188f-455e-85f1-e402a393f745 (Дата доступа: 07 августа 2025 года).