Zukünftige Entwicklungen bei intelligenten Kameras
Deep Learning
für Smart-Kameras
Intelligentere Kameras dank smarter Konsumergeräte
Das Wachstum und die stetige Entwicklung von intelligenten (´smarten´) Technologien für die Verbraucherelektronik haben auch große Auswirkungen auf intelligente Kameras für die Bildverarbeitung.
Intelligente Kameras sind Bildverarbeitungs-Kamera, programmierbare Bildverarbeitung, Kommunikationsmittel und in einigen Fällen auch Beleuchtung in einem kleinen Gehäuse. Sie können in schwierigen Umgebungen eingesetzt, auf Roboterarmen montiert oder in enge Räume eingepasst werden und eignen sich ideal für Bildverarbeitungsaufgaben mit geringen oder mittleren Geschwindigkeitsanforderungen. Eine Smart-Kamera-Software ist einfach zu bedienen und beschränkt den komplexen Bereich von Bildverarbeitungsaufgaben auf solche, für die die begrenzte Verarbeitungsleistung einer intelligenten Kamera ausreicht. Mit der zukünftigen Weiterentwicklung von Smart-Kameras steigert sich aber auch die mögliche Komplexität der Aufgaben, für die diese Geräte geeignet sind.
Aktuelle Trends
Smart-Kameras für die Bildverarbeitung werden zunehmend schneller, leistungsfähiger und preisgünstiger. Im letzten Jahrzehnt wurden Smartphone-Prozessoren und -Technologien ausgereift genug, um sie auch in intelligenten Kameras einzusetzen. Die fortlaufende Entwicklung der Verbrauchertechnologien sorgt auch für Fortschritte bei intelligenten Kameras. Heutige Geräte profitieren von den Vorteilen sinkender Preise und steigender Prozessorleistung, die auf die riesige Menge von Smartphones und den Einsatz von Standard-Software zurückgehen. Auch Innovationen bei der Bildsensor-Technologie für Mobiltelefone werden für die Bildverarbeitung angewendet. Bestimmte Märkte treiben die Entwicklung von anwendungsspezifischen Smart-Kameras voran. Beispielsweise können die Geräte für Sicherheitsanwendungen relevante Veränderungen in einer Szenerie erkennen. Ausgereifte Sicherheits-Smart-Kameras versenden z.B. einen Alarm, wenn ein Objekt zurückgelassen wird, da es sich dabei eventuell um eine Bombe handeln könnte. Andere Kameras können Personen unterscheiden und zählen. In der Automobilindustrie sorgen Smart-Kameras für Sicherheitsfunktionen für Fußgänger und zur Kollisionsvermeidung. Aus Kosten- und Leistungsgründen und zum Schutz des geistigen Eigentums nutzen viele der anwendungsspezifischen Smart-Kameras eine spezielle CPU, die für die allgemeine Bildverarbeitung nicht verfügbar ist. Viele anwendungsspezifische Bildverarbeitungsalgorithmen sind öffentlich, aber die meisten Algorithmen sind derzeit noch zu spezifisch und rechenaufwendig für aktuelle Smart-Kamera-Generationen.
Was bringt die Zukunft?
Die Vorstellung, dass Smart-Kameras noch intelligenter werden, ist aufgrund der unaufhaltsamen Nachfrage nach Smartphones und anderen konsumergetriebenen Elektronikartikeln eine naheliegende Prognose. Softwareinnovationen sind dabei ausschlaggebend, denn ohne entsprechende Software hat ein schnellerer Prozessor keinen Nutzen. In Zukunft werden Produktionseinrichtungen in hohem Maß automatisiert und mit flexiblen Fertigungsstraßen ausgestattet sein. Innovationen bei Intelligenten Kameras werden daher die Kommunikation, Konfiguration und Unterstützung von Bildverarbeitungsaufgaben prägen. Das Internet der Dinge (IoT) verspricht zu einem zentralen Konzept zu werden, während Smart-Kameras bereits seit mehr als zehn Jahren mit dem Internet verbunden sind. Wir hoffen, dass IoT die Einführung von Standards für die Kommunikation zwischen unterschiedlichen Geräten fördern wird. Dies würde es einer intelligenten Kamera beispielsweise einfacher machen, mit Produktverarbeitungsgeräten wie Robotern und Zufuhreinheiten zu kommunizieren oder Prozesssteuerungs-Informationen weiterzugeben.
Deep Learning
Zwei weitere zentrale Konzepte der nahen Zukunft sind Cloud Computing und Deep Learning. Beim Deep Learning wird die Möglichkeit Aufgaben, wie die Klassifizierung von Objekten mithilfe riesiger Datenmengen und komplexer neuronaler Netzwerke, verbessert. Die Speicher- und Rechenanforderungen von Deep Learning liegen derzeit aber noch über der Prozessorleistung und dem Preisniveau einer Smart-Kamera, daher gehen wir davon aus, dass die Datensätze und das Training des Deep Learning mithilfe von Cloud Computing verarbeitet werden. Beispielsweise kann mithilfe vieler Bilder von bekannten gut/schlecht Produkten und Deep Learning in der Cloud ein Klassifizierer generiert werden, der dann auf eine Smart-Kamera heruntergeladen wird. Das Ausführen des Klassifizierers ist eine deutlich weniger anspruchsvolle Aufgabe als das antrainieren der Kamera. Selbst eine einfache Smart-Kamera, z.B. ein Strichcode-Leser, erfordert einiges an Konfiguration durch einen Benutzer mit Fachkenntnissen. Wir träumen daher von Innovationen bei der Benutzeroberfläche, durch die das Einrichten einer Smart-Kamera eher einem Gespräch mit einer ausgebildeten Arbeitskraft ähnelt. Es wäre eine schöne Vorstellung, einer intelligenten Kamera mündlich Befehle zu erteilen, wie z.B. ‚vermesse dieses‘ oder ‚untersuche jenes‘.
Fazit
Smart-Kameras machen bei ihren Fähigkeiten und Benutzerfreundlichkeit große Fortschritte. Neben Verbesserungen der Hardware kommen auf die Systeme auch Verbesserungen der Software, Algorithmen, Benutzeroberflächen und Kommunikation zu. Mit den Innovationen im Bereich der Smart-Geräte-Technologien für Verbraucher gehen wir davon aus, dass der Funktionsumfang von intelligenten Kameras auch in den kommenden Jahren weiter wachsen wird.
