«Вокорд» создал технологию реконструкции 3D-моделей с использованием Nvidia Quadro
Компания «Вокорд», российский разработчик и производитель высокотехнологичного оборудования для профессиональных систем видеонаблюдения и аудиозаписи, разработала технологию реконструкции трехмерных моделей объектов реального мира по сериям синхронных снимков.
Среди основных областей применения данной технологии: профессиональные системы видеонаблюдения; системы стереозрения и автоматической реконструкции трехмерных изображений (3D), например, в медицине; получение трехмерных изображений микроскопических объектов посредством микроскопа и видеокамер; системы биометрической идентификация человека; системы некооперативного распознавания символов, в частности, регистрационных знаков автомобилей; создание 3D-фильмов с возможностью интерактивной смены точки зрения в процессе просмотра; 3D-моделирование реальных помещений и архитектурных сооружений.
В основе технологии 3D-реконструкции «Вокорд» лежит метод поиска сопряженных точек на нескольких синхронно снятых изображениях. Благодаря такому подходу система может работать без специальной (структурированной) подсветки, в том числе на значительном удалении от объекта съёмки. В системе используются мегапиксельные видеокамеры Vocord NetCam нового поколения, работающие в синхронном режиме. Камеры формируют изображения без сжатия, что позволяет эффективно искать сопряжённые точки и существенно повышает точность реконструкции, пояснили в «Вокорд».
Система Vocord FaceControl 3D работает в некооперативном режиме, что делает возможным ее использование не только в системах контроля доступа, но и в системах биометрического видеонаблюдения для решения задач обеспечения общественной безопасности в метро, наземном транспорте и в местах массового пребывания людей. В дальнейших планах компании — доведение прототипа системы до промышленного уровня исполнения и поиск новых прикладных областей использования, говорится в сообщении «Вокорд».
Важно отметить, что алгоритм поиска сопряжённых точек реализован на графических процессорах (GPU) компании Nvidia, использующих технологию Nvidia CUDA. Вычислительная мощь массивно-параллельной архитектуры GPU позволяет достичь десятикратного прироста производительности алгоритмов реконструкции в сравнении с реализациями, работающими на центральном процессоре (CPU): Intel Core2 Quad Q6600 2,4 ГГц vs Intel Core2 Quad Q6600 2,4 ГГц Nvidia Quadro 3800 FX, утверждают в «Вокорд».
По словам технического директора компании «Вокорд» Алексея Кадейшвили, «для задачи распознавания лиц в потоке разница между 5 сек (на CPU) и 0,5 сек (на GPU) является критичной. Фактически, речь идет о разнице между работающей и неработающей системами. При плотном потоке через рубеж контроля проходит приметно 1-2 человека в секунду. Соответственно, чтобы избежать очередей, скорость распознавания лиц должна укладываться в 0,5 сек на человека».
В простейшем случае 3D-реконструкция делается по снимкам с двух камер, однако добавление камер позволяет увеличить глубину охвата объекта реконструкции и повысить точность реконструкции. В частности, с помощью 4-х камер можно реконструировать лицо человека «от уха до уха», а с помощью 8-ми – всю голову (глубина охвата в этом случае равна 360 градусам).
© CNews
