D'Elite VisionGuard — компьютерное зрение и локализация объектов

Концептуальная визуализация

Восприятие как первый шаг к действию

D'Elite VisionGuard — программный модуль компьютерного зрения для обнаружения целевых объектов, оценки их положения и передачи результата внешнему приложению или роботизированной платформе.

Система проектируется вокруг локальной обработки изображений, сменных моделей детекции и нескольких режимов работы: стерео, одна камера при деградации сенсора и дополнительные NV/тепловые источники.

1

Один модуль — разные практические сценарии

Концептуальная иллюстрация сценариев VisionGuard: наблюдение за полем, обнаружение объекта на складе и ночная инспекция периметра роботом — Концептуальная визуализация сценариев. Изображения не являются кадрами испытаний VisionGuard.

Агросектор
Обнаружение птиц у посевов и запуск выбранных ненасильственных средств отпугивания.

Мобильная робототехника
Передача координат и событий роботу для проверки зоны, обхода препятствия или продолжения миссии.

Ночной мониторинг
Возможность подключить NV-камеру, тепловизор и ИК-триггер для сценариев при низкой освещённости.

2

Как проходит обработка

Камеры передают изображения с временными метками.
Модель находит объекты выбранного класса и выбирает целевой объект.
Стереопара оценивает координаты; при одной камере возвращается явно помеченный mono-результат.
Результат и состояние сенсоров доступны для оператора или автономного контура.

Валидация прототипа

Что уже доказано на реальном прогоне

Технический риск по ядру perception уже снижен: на живой камере подтверждены точность дистанции, корректный выбор цели и безопасный отказ при потере видео — базовые требования к пилоту в полевых сценариях.

Точность ±10 см Дистанция до объекта совпала с контрольным измерением — опорный KPI для наведения и подхода робота.

Выбор цели Стабильно Координата X меняет знак при движении влево/вправо; при двух объектах в кадре выбирается более крупная цель — предсказуемое поведение для миссии.

Отказоустойчивость Safe-idle При потере камеры — безопасный режим; после возврата потока работа возобновляется без ручного перезапуска контура.

Для инвестора

Ядро детекции и оценки положения уже работает на железе. Дальнейшие инвестиции идут в стереокалибровку, целевые модели и интеграцию с Autonomy Layer — а не в поиск «работает ли вообще».

Корректность без цели

Если объект выходит из кадра, система возвращает «цели нет», сохраняет рабочий режим и не уходит в ложный safe-idle — меньше ложных остановок в пилоте.

3

Сенсоры усиливают разные части системы

Стерео RGB
Две откалиброванные камеры дают базу для триангуляции и координат в общей системе.

NV и тепловизор
Дополнительные изображения могут улучшить наблюдение в сумерках и темноте.

ИК-датчик
Служит триггером присутствия или движения и помогает не запускать полный анализ без необходимости.

Лазерный дальномер
Может уточнить дистанцию до объекта, на который наведён луч.

Поддержка логики сенсоров предусмотрена в программном ядре. Аппаратные адаптеры и полевые испытания дополнительных сенсоров выполняются отдельно.

4

Связь с Autonomy Layer

VisionGuard сообщает, что система видит. Autonomy Layer решает, как выполнить миссию.

Предусмотренная связка: координаты цели и состояние сенсоров поступают в робототехнический контур; тот запускает шаг миссии, фиксирует события и применяет политику восстановления при сбое.

ROS 2-мост и симуляционный контур Autonomy Layer существуют отдельно. Интеграция с VisionGuard и физической платформой ещё не заявляется как завершённая.

Посмотреть Autonomy Layer

5

Фазы реализации

Фаза 1Прототип и базовая валидацияТекущая

Текущее состояние: mono-детектор, оценка координат и обработка потери камеры; подтверждены выбор крупнейшей цели и погрешность расстояния около ±10 см на целевом расстоянии. Калибровка стереопары и измерение координат на стенде.

Фаза 2Целевые модели и сенсорный контур

Настройка сменных моделей под выбранные классы объектов, оценка качества обнаружения и подключение дополнительных сенсоров по сценарию.

Фаза 3Интеграционный пилот

Передача координат и событий в Autonomy Layer, проверка миссии в симуляции и затем на выбранной роботизированной платформе.

Фаза 4Полевые испытания и масштабирование

Проверка точности и устойчивости в целевой среде, подготовка повторяемого внедрения для новых площадок и типов оборудования.

Текущая стадия

Прототип и проверяемая дорожная карта

Фаза 1

Рабочий mono-прототип прошёл базовые проверки координат, выбора цели и восстановления после потери камеры. В рамках Фазы 1 следующий шаг — откалиброванный стереопрототип с воспроизводимыми измерениями точности.