ИИ в тепловизионных прицелах может улучшить обработку и отображение тепловых данных, но он не может заменить детектор, оптику или физическую информацию, получаемую системой. Разрешение детектора, тепловая чувствительность, шаг пикселя, конструкция линзы и поле зрения по-прежнему определяют систему физического формирования изображений, но современные устройства также могут применять все более сложную обработку, прежде чем изображение достигнет дисплея.
Искусственный интеллект становится частью этого конвейера обработки. В некоторых системах рабочие нагрузки нейронных сетей могут быть ускорены с помощью специального нейронного процессора или NPU. Важным отличием является то, что NPU не заменяет тепловой детектор и не создает дополнительную физическую информацию. Он предоставляет вычислительные ресурсы, которые могут сделать определенные модели обработки изображений практичными на встроенном устройстве.
Понимание этого различия важно при сравнении тепловой оптики с поддержкой искусственного интеллекта. Улучшение изображения может улучшить то, что видит пользователь, но его следует оценивать вместе с базовым оборудованием, а не рассматривать как его замену. Более подробную информацию о факторах, определяющих качество теплового изображения, см. в нашей статье. гид по тепловизионной технике для начинающих руководства.
Что такое NPU в тепловизионном устройстве?
Модуль нейронной обработки — это специализированное оборудование, предназначенное для ускорения вывода нейронных сетей и связанных с ними матричных или тензорных операций. По сравнению с назначением каждой задачи CPU общего назначения, специальное ускорение ИИ может сделать подходящие рабочие нагрузки машинного обучения более эффективными и практичными на периферии.
В тепловизионном устройстве такая обработка потенциально может применяться после того, как детектор собрал инфракрасный сигнал и до того, как окончательное изображение будет представлено пользователю.
Это не означает, что каждая функция, описанная как «ИИ», требует NPU. Алгоритмы обработки изображений могут работать на CPU, GPU, DSP, выделенном процессоре обработки изображений или другом ускорителе в зависимости от аппаратной архитектуры. Таким образом, наличие функции ИИ и наличие выделенного NPU — это два разных технических вопроса.
NPU, детектор и дисплей — разные части системы
Полезный способ понять цепочку визуализации — отделить физическое получение от цифровой обработки.
| Системный уровень | Основная функция | Может ли обработка ИИ заменить его? |
|---|---|---|
| Тепловой детектор | Захватывает инфракрасную информацию и определяет собственное разрешение детектора. | Нет |
| Система линз | Фокусирует инфракрасную энергию на детекторе. | Нет |
| Характеристики датчика | Влияние на чувствительность, пространственную выборку и необработанную информацию об изображении | Нет |
| Конвейер обработки изображений | Шумоподавление, регулировка контрастности, повышение резкости, реконструкция и другая обработка. | ИИ может внести свой вклад здесь |
| Дисплей | Представляет обработанное изображение пользователю | Обработка может изменить представление, а не собственные данные детектора. |
Это различие предотвращает распространенную ошибку в спецификации: разрешение дисплея или выходной сигнал, улучшенный искусственным интеллектом, не следует путать с собственным разрешением теплового детектора.
Где обработка ИИ может улучшить тепловые изображения
Самый сильный вариант использования ИИ в тепловидении — это не создание информации из ничего. Он более эффективно извлекает, организует и представляет доступную информацию об изображениях.
Шумоподавление и локальная детализация
Тепловые изображения могут содержать шум и низкоконтрастные области, которые затрудняют интерпретацию границ. Обычные конвейеры обработки изображений уже используют такие методы, как регулировка усиления, фильтрация, повышение резкости и контрастности.
Модели машинного обучения могут расширить этот подход, изучая более сложные взаимосвязи между локальными структурами, краями и структурами шума. При правильной реализации результат может выглядеть чище и стабильнее, сохраняя при этом полезные границы.
Ключевое слово — может. Производительность зависит от модели, ее обучающих данных, входного сигнала и способа настройки параметров обработки.«ИИ» сам по себе не является измеримой характеристикой качества изображения.
Сверхразрешение и цифровой зум
Суперразрешение пытается восстановить выходные данные с более высоким разрешением из входных данных с более низким разрешением. Исследования в области тепловидения показывают, что нейросетевые подходы могут улучшить реконструированные края и структурные детали по сравнению с простой интерполяцией, что является одной из причин, по которой этому методу уделяется значительное внимание в инфракрасных изображениях.
Это может быть особенно полезно при использовании цифрового увеличения. Стандартный цифровой зум увеличивает существующее изображение детектора; это не увеличивает количество пикселей физического детектора. По мере увеличения увеличения пикселизация и потеря видимых деталей становятся более заметными.
Хорошо спроектированный конвейер сверхвысокого разрешения может облегчить интерпретацию увеличенного изображения, чем только базовая интерполяция. Однако улучшенное изображение по-прежнему представляет собой реконструкцию на основе исходных данных. Его не следует рассматривать как эквивалент увеличения собственного разрешения детектора.
Более подробную информацию о взаимосвязи между базовым увеличением, цифровым зумом, разрешением детектора и полем зрения см. в нашем руководстве по увеличению тепловизионных прицелов.
Временная обработка нескольких кадров
Тепловому устройству не обязательно обрабатывать каждый кадр в полной изоляции. Некоторые системы обработки изображений могут использовать информацию из последовательных кадров для повышения стабильности, уменьшения шума или сохранения структуры с течением времени.
Это приводит к еще одному инженерному компромиссу. Более сильная временная обработка может улучшить видимую стабильность изображения, но плохая настройка также может привести к задержке, ореолу или размытию изображения при движении сцены или устройства.
По этой причине оценка обработки ИИ требует большего, чем просто просмотр одного неподвижного изображения.
Что ИИ не может изменить в системе тепловидения
Улучшения программного обеспечения имеют значение, но цепочка физических изображений остается фундаментальной.
Разрешение детектора определяет, сколько собственных элементов выборки захватывают инфракрасную сцену. Шаг пикселя, тепловая чувствительность, характеристики объектива, фокусное расстояние, фокус и поле зрения — все это влияет на информацию, доступную до того, как модель ИИ начнет ее обрабатывать.
Алгоритм может реконструировать, фильтровать или подчеркивать закономерности в этой информации. Он не может задним числом превратить детектор с более низким разрешением в детектор с физически более высоким разрешением.
Тот же принцип применим и к условиям окружающей среды. Тепловидение может работать без видимого освещения, но атмосферное пропускание, тепловой контраст, расстояние, размер цели и физическое препятствие по-прежнему влияют на сигнал, достигающий детектора.
Обработка ИИ может облегчить интерпретацию сложного изображения. Он не может гарантировать восстановление информации, которая так и не дошла до датчика.
Вот почему такие характеристики, как разрешение детектора, NETD, конструкция линзы и поле зрения, при рассмотрении вопроса все же следует оценивать независимо. что определяет тепловизионный прицел высокого класса.
Сверхразрешение — это усовершенствование, а не измерение новых датчиков
Одним из наиболее важных отличий в визуализации ИИ является разница между встроенное измерение и реконструированный выпуск.
Детектор записывает тепловую сцену с исходным пространственным разрешением. Затем модель со сверхвысоким разрешением оценивает представление с более высоким разрешением на основе этих входных данных, используя шаблоны, полученные в ходе разработки модели.
Эта реконструкция может создать визуально более полезное изображение, но она также может привести к появлению артефактов или чрезмерному выделению структур, когда входные данные слабы или неоднозначны. Исследования инфракрасного сверхразрешения продолжаются отчасти потому, что сохранение реальных структур, избегая при этом неестественных реконструированных деталей, остается технической проблемой.
Для практических пользователей правило простое: улучшенные изображения следует оценивать по тому, что они помогают последовательно интерпретировать, а не предполагать, что каждый заостренный край представляет собой дополнительную информацию на уровне детектора.
Почему специальное ускорение искусственного интеллекта может иметь значение
Непрерывное выполнение нейросетевого вывода на встроенном устройстве создает ограничения в вычислительной мощности, задержке, пропускной способности памяти и энергопотреблении.
Выделенные ускорители, такие как NPU, разработаны специально для такого типа рабочих нагрузок. Таким образом, их преимущество в первую очередь архитектурное: они могут выполнять подходящие операции ИИ более эффективно, чем полностью полагаться на процессор общего назначения.
Для тепловизионного устройства это может сделать обработку в реальном времени более практичной, оставляя при этом другие процессоры доступными для управления системой, функций интерфейса, записи и других задач.
Это делает не означают, что добавление NPU автоматически увеличивает срок службы батареи. Общее время работы по-прежнему зависит от всего устройства, включая детектор, дисплей, загрузку процессора, запись, беспроводные функции, дальномерное оборудование и емкость аккумулятора.
Поэтому эффективность NPU и время работы от батареи следует рассматривать как отдельные характеристики.
Как оценивать заявления об ИИ в тепловизионном прицеле
Вместо того, чтобы спрашивать только, есть ли у устройства ИИ, сравните, что на самом деле делает обработка.
- Сначала проверьте родной детектор.
Запишите разрешение детектора, шаг пикселя, NETD, частоту кадров и соответствующие характеристики объектива, прежде чем рассматривать заявления об увеличении выходного сигнала. - Отделите собственное разрешение от улучшенного разрешения.
Если в спецификации говорится о суперразрешении, интерполяции или расширенном режиме вывода, это не должно быть представлено как собственное разрешение детектора. - Сравните одну и ту же сцену с включенной и выключенной обработкой.
Наиболее полезное сравнение обеспечивает максимально согласованное расстояние, цель, погоду, фокус, палитру и увеличение. - Смотрите как на движение, так и на неподвижные кадры.
Проверьте, сохраняет ли улучшение края во время панорамирования и движения цели без чрезмерной задержки, размытия или ореолов. - Проверьте более высокие уровни цифрового увеличения.
Именно здесь легче всего увидеть различия между базовой интерполяцией и более сложной реконструкцией. - Оценивайте время выполнения отдельно.
Не думайте, что алгоритм NPU или AI автоматически увеличивает или сокращает срок службы батареи. Используйте измеренное время работы продукта для всего устройства.
Цель не в том, чтобы отказаться от обработки ИИ. Его необходимо измерить как часть полной системы визуализации.
Искусственный интеллект должен дополнять хорошее тепловое оборудование
Наиболее полезным направлением для искусственного интеллекта в тепловой оптике является не замена детектора, линзы или характеристик термочувствительности. Это повышает эффективность обработки и представления доступной тепловой информации.
Таким образом, мощная тепловизионная платформа объединяет несколько уровней: подходящее детекторное оборудование, подходящую оптику, стабильную электронику, эффективный конвейер обработки изображений и дисплей, способный четко отображать полученные результаты.
Ускорение искусственного интеллекта может стать важной частью этого конвейера, особенно для ресурсоемких методов, таких как обученное шумоподавление или суперразрешение. Но термин «ИИ» ни в коем случае не должен исключать из сравнения базовые характеристики оборудования.
При рассмотрении текущий ассортимент продукции Yubeen, сравните функции, связанные с искусственным интеллектом, вместе с детектором, оптикой, полем зрения, тепловой чувствительностью, системой питания и требованиями предполагаемого применения.
Часто задаваемые вопросы
Увеличивает ли суперразрешение искусственного интеллекта собственное разрешение теплового детектора?
Нет. Детектор сохраняет исходное физическое разрешение. Суперразрешение обеспечивает улучшенный или реконструированный результат на основе данных детектора. Он может улучшить воспринимаемую детализацию, четкость границ или внешний вид увеличенных в цифровом виде изображений, но не добавляет пикселей физического детектора.
Может ли сверхразрешение искусственного интеллекта отображать неправильные детали?
Да, при некоторых условиях могут возникнуть артефакты реконструкции. Нейронная обработка оценивает представление с более высоким разрешением на основе ограниченной входной информации, поэтому расширенные выходные данные не следует автоматически рассматривать как дополнительные измерения датчика.
Каждый ли тепловизионный прицел с искусственным интеллектом использует NPU?
Нет. Искусственный интеллект или расширенные функции обработки изображений могут работать на процессорах разных типов. Выделенный NPU — это одна из возможных реализаций, разработанная специально для рабочих нагрузок нейронных сетей, но само по себе название функции не доказывает, что NPU присутствует.
Увеличивает ли NPU автоматически срок службы батареи?
Нет. Выделенное оборудование искусственного интеллекта может эффективно выполнять подходящие рабочие нагрузки, но общее время работы устройства зависит от всей электрической системы и того, как используется продукт. Поэтому время работы от батареи следует оценивать на основе данных испытаний конкретного продукта, а не делать вывод о наличии NPU.
