ဆိုင်ယာမှန်ပမာဏအချို့က ဘာလဲ။ ဒါဟာ အစုံထည့်သွင်းရေးကိရိယာတွင်ဘာလို့ရောက်လဲ

သင်သည် အစုံထည့်သွင်းရေးစနစ်များ , အလုပ်လုပ်နေပါက ၎င်းတို့သည် တိုးတက်သော ကင်မရာများနှင့် စင်ဆာများအပေါ်တွင် အမှီအခိုများစွာ တည်မှီနေသည်ကို သင်သိပါလိမ့်မည်။ ဤစနစ်များသည် ဓာတ်ပုံနှင့် ဗီဒီယိုဒေတာများကို ဖမ်းယူပြီး စီမံခန့်ခွဲပေးကာ တစ်စက္ကန့်အတွင်း အချက်အလက်များကို ထောက်ပံ့ပေးသည်။ ကျန်းမာရေးဆိုင်ရာ ရောဂါအတည်ပြုချက်များတွင် , ဘေးကင်းရေး စောင့်ကြည့်စစ်ဆေးမှုများ ，နဲ့ စက်မှု အလိုအလျောက် အတွက် အရေးကြီးသော အသုံးချမှုများဖြစ်သည်။ သူတို့၏ ပုံရိပ်တိကျမှု၊ ယုံကြည်စိတ်ချရမှုနှင့် စုစုပေါင်းစွမ်းဆောင်ရည်ကို သွယ်ဝိုက်သက်ရောက်မှုရှိသော အချက်တစ်ချက်မှာ လက်မှတ်နှင့် အဆိုးရွားမှုအချိုးအစား (SNR) .

သင်ကြားဖူးပါသလားဟုတ် SNR သို့သော် အဓိပ္ပာယ်မှာ သို့မဟုတ် သင့်အလုပ်အပေါ်တွင် သက်ရောက်မှုရှိပုံကိုတော့ သိပ်မသေချာပါဘူး။ ဤဆောင်းပါးတွင် SNR အကြောင်းကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြသပါလိမ့်မည်၊ တွက်ချက်ပုံကို ရှင်းပြပြီး မိုက်ခရိုချစ်ပ် မျက်စိအာရုံခံစနစ်များတွင် ၎င်း၏ နက်နဲသော အရေးပါမှုကို ထင်ဟပ်စေပါလိမ့်မည်။ အပြီးတွင် အကောင်းဆုံးကို ရရှိရန် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသည်ကိုလည်း စူးစမ်းလေ့လာပါလိမ့်မည်။ သံလ်ဝဏ် အချိုး သည် သင့်စနစ်အောင်မြင်ရေးအတွက် အရေးကြီးပါသည်။

Signal-to-Noise Ratio (SNR) ဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း?

၎င်း အချက်ပြမှုနှင့် ဆူညံမှု အချိုး , သို့မဟုတ် SNR သည် သင့်လိုအပ်သော အချက်အလက်၏ အားသာချက်နှင့် နောက်ခံသံလ်ဝဏ်ကို နှိုင်းယှဉ်သည့် တိကျသော တိုင်းတာမှုဖြစ်ပါသည်။ အနုနိုင်ငံရေးအားဖြင့် သင်မှီခိုရယူထားသော အချက်အလက်များထဲတွင် အသုံးဝင်သော အချက်အလက်များ မည်မျှရှိသည်ကို ပြသပေးပါသည်။ ပိုမိုမြင့်မားသော SNR သည် အမြဲတမ်း ပိုမိုရွေးချယ်နိုင်သော၊ ယုံကြည်စိတ်ချရသော အချက်အလက်ကို ဆိုလိုပါသည်။

SNR ကို အများအားဖြင့် ဒက်စီဘယ် (dB) တွင် ဖော်ပြပါသည်။ ပိုမိုမြင့်မားသော dB တန်ဖိုးသည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော အထွက်အရည်အချင်းကို ညွှန်ပြပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့် 50dB ထက် 90dB သည် ပိုမိုသန့်ရှင်းသော အချက်အလက်ကို ကိုယ်စားပြုပါသည်။ ဤလော်ဂါရစ်စကေးသည် အချက်အလက်နှင့် သံလ်ဝဏ်ကြားရှိ ကြီးမားသော ကွာခြားချက်များကို တိကျစွာတိုင်းတာရာတွင် ကျွန်ုပ်တို့ကို ကူညီပေးပါသည်။ ဆူညံသံ .

အတွင်းမှာ embedded vision တွင် "signal" သည် သင့်အတွက် တန်ဖိုးရှိသော ပုံရိပ် သို့မဟုတ် ဗီဒီယိုအချက်အလက်များဖြစ်ပါသည်။ "Noise" သည် ဤအချက်အလက်များကို ထိခိုက်စေသော အချက်များကို ပါဝင်ပါသည်။ အပူရှိန်သံသရှိန် , လျှပ်စစ်သံလိုက် ဝင်ရောက်မှု (EMI) ，နဲ့ ကွန့်တမ်းသံသရှိန် ။ သင့်ဆိဂျန်ကို ထိခိုက်နေသည့် သံသရှိန်နည်းလေ၊ သင့် SNR ။ ဤသို့ကြောင့် အသုံးဝင်သော အချက်အလက်များကို ပိုမိုရရှိနိုင်ပြီး စုစုပေါင်း ဒေတာအရည်အသွေး .

SNR ကိုမည်သို့တွက်ချက်မလဲ။

တွက်ချက်ပုံကိုနားလည်ခြင်း SNR စနစ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို ဆန်းစစ်ရန်အတွက် အခြေခံဖြစ်သည်။ အချက်ပြမှုနှင့် ဆူညံမှု အချိုး သင်္ချာညီမျှခြင်း၊ ဖော်ပြထားသော ဒီစီဘယ် , သည်

ဤတွင်၊ Signal Amplitude သင့်လိုအပ်သော ပုံရှိဒေတာ၏ သမားရိုးကျဖော်ပြချက်ကို ကိုယ်စားပြုသည်။ Noise Amplitude ထိုဒေတာကို ထိခိုက်နေသော မလိုလားအပ်သည့် ဆူညံသံများ၏ သမားရိုးကျဖော်ပြချက်ကို ဆိုလိုသည်။ ဤပုံစံသည် စနစ် သို့မဟုတ် အခြေအနေများအလိုက် ပုံရိပ်အရည်အချင်း နှိုင်းယှဉ်ရန် စံနှုန်းပြထားသောနည်းလမ်းကို ပေးပို့သည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ သင်၏ signal amplitude သည် 100 units ဖြစ်ပြီး noise သည် 1 unit ဖြစ်ပါက သင်၏ SNR သည် dB 40 ရှိမည်ဖြစ်သည်။ noise amplitude သည် 10 units အထိမြင့်တက်လျှင် SNR သည် dB 20 သို့ကျဆင်းသွားမည်ဖြစ်သည်။ ဤရိုးရှင်းသောဥပမာသည် ပျက်စီးနေသောအခြေအနေ၏ အရေးကြီးသောသက်ရောက်မှုကို ရှင်းလင်းစွာပြသပေးသည် သံလ်ဝဏ် အချိုး .

အချက်ပြမှု-သံမှု အချိုးအစား ညံ့ဖျင်းခြင်းဆိုတာ ဘာလဲ

"ကောင်းမွန်သော" ဟူ၍ သတ်မှတ်ရာတွင် ဘာကို ဆိုလိုသနည်း SNR သင့်လက်ရှိအသုံးပြုမှုအပေါ်တွင် အများအားဖြင့် မူတည်ပါသည်။ နေရောင်ခြည်ကောင်းစွာရရှိနေသော ပတ်ဝန်းကျင်တွင် တည်ရှိမှုကို စစ်ထုတ်ခြင်းကဲ့သို့ ရိုးရှင်းသော လုပ်ငန်းများအတွက် အလယ်အလတ်အားဖြင့် SNR လုံလောက်ပါလိမ့်မည်။ သို့သော် တိကျသော တိုင်းတာမှုများ သို့မဟုတ် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ဓာတ်ပုံများကဲ့သို့ အရေးကြီးသော လုပ်ငန်းများအတွက် အလွန်မြင့်မားသော SNR သည် ကြိုက်နှစ်သက်ရုံသာမက အရေးကြီးပါသည်။

ယုံကြည်စိတ်ချရသော အတွက် embedded vision စနစ်များ SNR အထက် ဒီဘီ ၃၀ သည် အထွေထွေအသုံးပြုမှုအများအတွက် လက်ခံနိုင်သော အဆင့်အတန်အင်ဖြစ်ပါသည်။ ဇီဝခြယ်လွန်း မှတ်ပုံတင်ခြင်းကဲ့သို့ တိကျသော လုပ်ငန်းများအတွက် အောက်တစ်ခုစစ်ဆေးရေး သို့မဟုတ် ဇီဝခြယ်လွန်း မှတ်ပုံတင်ခြင်း , အင်ဂျင်နီယာများသည် မကြာခဏပစ်မှတ်ထားလေ့ရှိပါသည် 40 dB (သို့) ထက်များပါ။ ဥပမာအားဖြင့်၊ techVision Analytics ၏ ၂၀၂၄ လေ့လာမှုတစ်ခုအရ မျက်နှာအစီအစဉ်မှတ်သားမှုတိကျမှုသည် လက်တွေ့စာရင်းဇယားများတွင် SNR အဆင့်များသည် ၄၂dB ကျော်လွန်သောအခါတွင် သိသာစွာတိုးတက်ကြောင်းပြသခဲ့ပါသည်။ ဒါကြောင့် အဆုံးအဖြတ်တစ်ခုကို ယုံကြည်စွာရယူနိုင်ဖို့အတွက် အားကောင်းတဲ့ အချက်ပြမှုနှင့် ဆူညံမှု အချိုး အရေးကြီးကြောင်းကို ဤနေရာတွင် ဖော်ပြပါသည်။

ဆန့်ကျင်ဘက်တွင်၊ သံလ်ဝဏ် အချိုး အောက်ပါ 20 dB သည် အများအားဖြင့် အတန်အသင့်ဝင်ရောက်နှောက်ယှက်မှုကို ဆိုလိုပါသည်။ ဒါကြောင့် ဒေတာကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုရာတွင် ခက်ခဲစေပြီး မှားယွင်းသောရလဒ်များကို ဖြစ်စေနိုင်ပါသည်။ အတိုင်းအတာအားဖြင့် အင်ဂျင်နီယာများအတွက် အဓိကပြဿနာတစ်ခုဖြစ်ပါသည်။ အတိုင်းအတာမှားယွင်းမှုကြောင့် စနစ်၏ယုံကြည်စွာအလုပ်လုပ်နိုင်မှုနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုက်ရိုက်ထိခိုက်စေပါသည်။

Embedded Vision အတွက် SNR အရေးပါမှု- ဒေတာအရည်အသွေးနှင့် ယုံကြည်စွာအလုပ်လုပ်နိုင်မှုတို့ပေါ်တွင်သက်ရောက်မှု

၎င်း အချက်ပြမှုနှင့် ဆူညံမှု အချိုး ဒါဟာ လုံးဝကို အရေးပါပါတယ်၊ အကြောင်းက ဒါက တိုက်ရိုက် သက်ရောက်မှုရှိလို့ပါ။ ပုံနှင့် ဗီဒီယိုဒေတာ အရည်အသွေး . ဒါကလည်း တိကျမှု နှင့် ယုံကြည်မှု နောက်ပိုင်းမှာ ပြုလုပ်ခဲ့တဲ့ ဆန်းစစ်မှုအားလုံးရဲ့ embedded vision . မြင့်မားတဲ့ SNR ယုံကြည်မှုရှိတဲ့ စနစ်ရဲ့ စွမ်းဆောင်မှုအတွက် အခြေခံပါ။ ဒါက ရှင်းလင်းတဲ့ အမြင်ရခြင်းနဲ့ မရေရာတဲ့ ဒေတာနဲ့ ရုန်းကန်ခြင်းကြားက အဓိက ခြားနားချက်ပါ။

လက်တွေ့ဘဝမှာ ဆင်းရဲသား သံလ်ဝဏ် အချိုး ဆိုးဝါးတဲ့ အကျိုးဆက်တွေ ရှိနိုင်ပါတယ်။ ထုတ်လုပ်မှုလိုင်းမှာ မမြင်ရတဲ့ ချို့ယွင်းချက်တွေ လုံခြုံရေးရုပ်ပုံမှာ မှားယွင်းတဲ့ လူတွေကို မှတ်မိတာ (သို့) ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ပုံထုတ်ခြင်းမှာ မှားယွင်းတဲ့ ရောဂါရှာဖွေမှုအကြောင်း တွေးပါ။ နောက်ဆုံးထုတ် Global Security Report 2025 အရ ပျမ်းမျှ SNR 25dB အောက်ရှိသည့် စနစ်များတွင် 35dB ရှိသည့် စနစ်များနှင့်ယှဉ်လျှင် အမှားအယွင်းအပြုသဘောများ၏ ၁၅% တိုးပွားမှုရှိခဲ့ပြီး လုပ်ငန်းများအတွက် သိသိသာသာ အရင်းအမြစ်ဖြုန်းတီးမှု ဖြစ်စေခဲ့သည်။ ဒါက လျစ်လျူရှုခြင်းရဲ့ သိသာတဲ့ သက်ရောက်မှုကို ပြသပါတယ်။ SNR အားကောင်းလုပ်ခြင်းဖြစ်သည်။

ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဓာတ်ပုံအရည်အသွေးနှင့် ပြတ်သားမှုအမြင်

အဆင့်မြင့် SNR အနှောင့်အယှက်ဖြစ်စေသော အသံကို သက်သာစေသည် အသံစဉ်များ , ထို့ကြောင့် ပိုမိုရွေးချယ်စွာ အမြင်ထွက်ရှိစေသည်။ ဤအချက်မှာ ဘောင်ဖြတ်စဥ်လုပ်ငန်း တိကျသေချာသော အရာဝတ္ထု မှတ်မိခြင်း , တွင် အသေးစိတ်အချက်များမှာ အရေးကြီးသောနေရာတွင် အရေးပါပါသည်။ ဓာတ်ပုံရှင်းလင်းစေခြင်းမှာ အယ်လဂိုရီသမ်များ 'မြင်' ရန် ပိုမိုကောင်းမွန်စေပါသည်၊ မရှင်းလင်းသော အမြင်အာရုံထည့်သွင်းမှု၏ ပြဿနာကို လျော့နည်းစေပြီး ဓာတ်ပုံအရည်အသွေး .

အသိပေးမှု ပိုမိုတိကျခြင်းနှင့် စုဆောင်းမှု ယုံကြည်စိတ်ချရမှု

အတွင်းမှာ စက်လော်နင်း (machine learning) နှင့် အလှုပ်ရှားရေးသတင်းအချက်များ ဓာတ်ပုံ ဖွဲ့စည်းမှုအတွက် အယ်လဂိုရီသမ်များ၊ အမှတ်တရအဆင့်များ SNR ဒေတာ စုပ်ယူမှု တိကျမှုကို အဆတိုးတိုးတက်စေသည်။ ပိုမိုသန့်ရှင်းသော ထည့်သွင်းမှုဒေတာများသည် ပိုမိုယုံကြည်စိတ်ချရသော မော်ဒယ်များနှင့် အမှားနည်းပါးမှုကို ဆိုလိုသည်။ ဥပမာ- nVIDIA ၏ Jetson ကိုးကားမှုဒီဇိုင်းများကဲ့သို့ AI အမြင်အာရုံပလက်ဖောင်းများသည် သင့်လျော်သော လေ့ကျင့်မှုဒေတာများနှင့် အကျဉ်းချုပ်အား အကောင်းဆုံးအတွက် SNR နိမ့်ဆုံးနှုန်းထားအဖြစ် dB 38 ကို အကြံပြုလေ့ရှိသည်။ သင်၏ AI အား အခြေခံသော ဖြေရှင်းချက်များကို ရောင်းချသည့်အခါတွင် ဒေတာထည့်သွင်းမှု တည်ငြိမ်မှုကို သေချာစေခြင်းဖြင့် တိုက်ရိုက်တိုးတက်စေသည်။

ခက်ခဲသော အခြေအနေများတွင် တောက်ပသော စွမ်းဆောင်ရည်

အတွက် low-light camera modules အထူးသဖြင့် စက်မှုလုပ်ငန်းဆိုင်ရာ ပတ်ဝန်းကျင်များတွင် ရှိနေသူများအတွက်၊ SNR တိုက်ရိုက်ထိခိုက်မှု ဘယ်လောက်ရှိသလဲဆိုတာကို ပြသပါတယ်။ ပုံရိပ်အရည်အချင်း အလွန်ကောင်းမွန်သော ကင်မရာတစ်လုံး SNR အခက်အခဲရှိသော မီးရောင်အောက်တွင် စွမ်းဆောင်ရည်များကို ဖမ်းယူခြင်းသည် အခြားသူများ မအောင်မြင်နိုင်သော နေရာများတွင် အသုံးပြုနိုင်သော အချက်အလက်များကို ရယူပေးသည်။ ဤသည်မှာ ဆက်တိုက်လည်ပတ်မှုကို သေချာစေပြီး စနစ်အား ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို တိုးတက်စေသည်။ အဆင့်မြင့်သော စက်မှုလက်နက်အတွက် အရောင်းကောင်းသော အချက်ဖြစ်သည် စက်မှု အမြင်အာရုံ ထုတ်လုပ်မှုများ။

အနှောင့်အယှက်ဖြစ်မှုကို နားလည်ခြင်း- အနှောင့်အယှက် အချိုးအစားအကြောင်း နက်နဲစွာ လေ့လာခြင်း

အသံအရည်အသွေး ဓာတ်ပြုမှုများကို ပျက်ပြားစေသော မလိုလားအပ်သော အချက်အလက်များကို ညွှန်ပြပါသည်။ နောက်ဆုံးတွင် ဓာတ်ပုံ သို့မဟုတ် ဗီဒီယိုအချက်အလက်များကို ပျက်ပြားစေပါသည်။ သံလ်ဝဏ် အချိုး ၎င်းတို့သည် မှန်သော အချက်အလက်ကို ဖုံးကွယ်သော အမျိုးမျိုးသော ပုံစံများအဖြစ် ပေါ်လာပါသည်-

• ကွဲပြားသော အနှောင့်အယှက်များ- ဤသည်မှာ ကွဲပြားသော အမှုန်များ သို့မဟုတ် အမှုန်အစင်များအဖြစ် ပေါ်လာပါသည်။ ဤတွင် အပူရှိန်သံသရှိန် (စင်ဆာအီလက်ထရွန်နစ်မှ ဖြစ်ပေါ်သော အပူကြောင့်) နှင့် shot Noise သို့မဟုတ် ကွန့်တမ်းသံသရှိန် (စင်ဆာသို့ တိုက်ခတ်သော ဖိုတွန်များ၏ စဥ်းစားတွက်ချက်မှု လျော့နည်းခြင်းမှ ဖြစ်ပေါ်သည်)

• ပုံစံတူအသံမှုန် (FPN): ဆင့်ကဲပတ်တူ ပုံစံများသည် ဆန်ဆာချို့တွင်းများကြောင့်ဖြစ်ပေါ်လာသော အမှတ်များ သို့မဟုတ် အပွေးများကဲ့သို့ တွေ့ရတတ်သည်။ IEEE Transactions on Image Processing (2023) မှထုတ်ဝေသည့် သုတေသနအရ FPN ကိုမပြုပြင်ပါက အမြင့်ဆုံးရောက်ဆန်ဆာများတွင် ဒိုင်နမစ်ပိုင်းခြမ်းကျဉ်းသွားနိုင်သည်။ FPN ကိုဖြေရှင်းခြင်းသည် ကောင်းမွန်သော အချက်ပြမှုနှင့် ဆူညံမှု အချိုး .

• ဖတ်ယူမှုအသံမှုန်: အမျိုးအစားမှာ အနာလောဂ်မှ ဒစ်ဂျစ်တယ် အချက်အလက်ပြောင်းလဲမှုလုပ်စဉ်ကြားတွင် ဖြစ်ပေါ်လာသော အသံမှုန်ဖြစ်သည်။ ဤကိစ္စကို နည်းပါးအောင်ထုတ်လုပ်ထားသော အရည်အသွေးမြင့်ဆန်ဆာများကို အထူးပြုထုတ်လုပ်ထားခြင်းဖြစ်သည်။

• အနှောက်အယှက်ဖြစ်စေသောအသံမှုန်: ဤအမျိုးအစားမှာ လျှပ်စစ်သံလိုက် ဝင်ရောက်မှု (EMI) အနီးရှိ အီလက်ထရွန်းနစ်ပစ္စည်းများမှ ဖြစ်ပေါ်လာသော ပုံစံများ သို့မဟုတ် ပုံပျက်မှုများကိုဖြစ်စေသည်။ ဤပြဿနာကိုလျော့နည်းစေရန်အတွက် သင့်တော်သော ကာကွယ်မှုနှင့် ပြန်လည်ချိတ်ဆက်မှုများသည် အရေးကြီးပါသည်။

အသံမှုန်သည် အမြင်အာရုံရှင်းလင်းမှုကိုလျော့နည်းစေပြီး စနစ်များအတွက် အသုံးဝင်သော အချက်အလက်များကို ဖယ်ရှားရယူရန်ခက်ခဲစေသည်။ ထို့အပြင် အသံမှုန်များသည် ဒေတာအရွယ်အစားနှင့် ဘန်းဝစ်လိုအပ်ချက်များကို တိုးပွားစေပြီး စွမ်းဆောင်ရည်အတွက် စိန်ခေါ်မှုများကိုဖြစ်စေသည်။ ဤအရင်းအမြစ်များကို လျော့နည်းစေရန်အတွက် ကျန်းမာရေးကောင်းမွန်သော သံလ်ဝဏ် အချိုး .

SNR သည် Embedded Vision System Performance Metrics အပေါ်တွင် နက်နဲသောသက်ရောက်မှုရှိသည်

၎င်း အချက်ပြမှုနှင့် ဆူညံမှု အချိုး စနစ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်အချက်အလက်အများအပြားကို ထိရောက်စွာသက်ရောက်သည် embedded Vision System ဒီဇိုင်းထုတ်လုပ်နိုင်မှုနှင့် စနစ်အတွင်းအရေးပါသောအကျိုးသက်ရောက်မှုကို တိုက်ရိုက်သက်ရောက်သည် သံလ်ဝဏ် အချိုး စနစ်၏ အကောင်းဆုံး SNR တန်ဖိုးအရေးပါမှုကို ထင်ဟပ်စေသည် SNR .

အသံလှိုင်းအဆင့်နှင့် အရေးကြီးဒေတာထုတ်ယူမှု

နိမ့်ပါးသော SNR ပုံရိပ်ဒေတာအတွင်းရှိ ဆူညံသံ အသံလှိုင်းအဆင့်ကို သဘာဝအားဖြင့်မြှင့်တင်ပေးသည်။ ဤသည်မှာ အချက်အလက်မှန်ကန်မှုကို နောက်ခံအသံလှိုင်းများမှ ခွဲခြားရာတွင် အလွန်ခက်ခဲစေသည်။ အရေးကြီးသောအသုံးချမှုများတွင် မှောင်မိမှုများ၊ မှားယွင်းသောအပေါ်ယံရလဒ်များ၊ သို့မဟုတ် တိကျမှုမရှိသောတိုင်းတာမှုများကို အများအပြားဖြစ်ပေါ်စေသည်။ အချက်အလက်မှန်ကန်မှုအပေါ်မှီခိုနေရသော အင်ဂျင်နီယာများအတွက် အဓိကပြဿနာတစ်ခုဖြစ်ပြီး စနစ်၏ တစ်ဝိုက်တာကိုထိခိုက်စေသည်။

ဒိုင်နမစ်ကျယ်ပြန့်မှုနှင့် ဆန့်ကျင်ဘက်ဖြစ်မှုကို သိရှိနားလည်မှု

သင့် SNR အဆင့်သည် စနစ်၏ လှည့်လှားမှုအওင်းအကျယ် ကို တိုက်ရိုက်သက်ရောက်မှုရှိပါသည်။ အလင်းနှင့် မှောင်မိုက်ဆုံးသော ပုံများ၏ အချိုးအစားကို တိုင်းတာနိုင်သည့် အလားအစာဖြစ်ပါသည်။ အနိမ့် SNR သည် စနစ်၏ အလင်းနှင့် အမှောင်၏ အနည်းငယ်ခြားနားမှုများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်စွမ်းကို ထိခိုက်စေပါသည်။ အထူးသဖြင့် အလင်းနေရာများနှင့် အမှောင်နက်နဲသော နေရာများ ပါဝင်သော စိန်ခေါ်မှုများရှိသည့် ပုံများတွင် အထူးသဖြင့် ထိခိုက်မှုရှိပါသည်။ အလင်းရောင်များတွင် စနစ်၏ အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို ဖမ်းယူနိုင်စွမ်းကို စုစုပေါင်းထိခိုက်စေပါသည်။

ဖြည့်စွက်ချက်၊ ထက်မြက်မှုနှင့် အရာဝတ္ထုကို မှတ်မိနိုင်မှု

နိမ့် SNR အများအားဖြင့် ပုံ၏အရည်အသွေးကို လျော့နည်းစေသည်။ ဖြေရှင်းချက် နှင့် ထက်မြက်မှု ကို လျော့နည်းစေပြီး အရာဝတ္ထုများကို ဝါးလျော့စေပါသည်။ ဤအရာသည် အရာဝတ္ထု မှတ်မိခြင်း အယ်လဂိုရစ်သမ်များ မအောင်မြင်မှု သို့မဟုတ် မျှတမှုမရှိခြင်းကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။ အထူးသဖြင့် ကိရိယာ vision တွင် အများပြားတွေ့ရသော ပြဿနာတစ်ခုဖြစ်ပါသည်။ အကယ်၍ အဆင့်မြင့်မားပါက SNR အရည်အသွေးကို အများကြီးတိုးတက်ကောင်းမွန်စေပါသည်။ ဖြေရှင်းချက် နှင့် ထက်မြက်မှု , အသေးစိတ်ကို ထင်ရှားစေပြီး အကျိုးရှိစွာ ကူညီပေးသည်။ အနားကို ဖမ်းယူခြင်း အဆင့်မြှင့် အချက်ပြခြင်းအတွက်။

အပြန်အလှန် ဆက်နွယ်မှု- SNR နှင့် ဓာတ်ပုံရိုက်ကူးရေးအတွက် အခြေခံ ဂုဏ်သတ္တိများ

SNR သည် သီးခြားတစ်ခုတည်းသော စံနှုန်းတစ်ခု မဟုတ်ဘဲ ၎င်း၏အတွင်းပိုင်း ကင်မရာ၏ ဂုဏ်သတ္တိများ နှင့် ရိုက်ချက်များကို နားလည်ခြင်းသည် အကောင်းမြင်ရလဒ်များ ရရှိစေရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။ embedded vision .

ဒိုင်းနမစ်ကျယ်ပြန့်မှု နှင့် တံဆိပ်အရည်အသွေး

ကောင်းစွာရှိသော ကင်မရာသည် လှည့်လှားမှုအওင်းအကျယ် ကျယ်ပြန့်သော အကျယ်အဝန်းကို မှတ်တမ်းတင်နိုင်စွမ်းရှိသည်။ အရောင်အသွေးနှင့် အလင်း၏ တိကျမှု အခြားတစ်ဖက်တွင် တစ်ခုတည်းသော ဖရိမ်အတွင်းရှိ အလင်းနှင့် မှောင်မိုက်များတွင် အသေးစိတ်အချက်များကို စနစ်ကိုယ်စားပြုထားသည့်အတိုင်း တိကျစွာ ကွဲပြားခြားနားသိမြင်နိုင်စေရန် ခွင့်ပြုထားသည့် အလွန်အရေးကြီးသော SNR အလင်းနှင့် မှောင်မိုက်တို့တွင် အသေးစိတ်အချက်များကို စနစ်ကိုယ်စားပြုထားသည့်အတိုင်း တိကျစွာ ကွဲပြားခြားနားသိမြင်နိုင်စေရန် ခွင့်ပြုထားသည့် အလွန်အရေးကြီးသော

ISO အာရုံခံနိုင်မှုနှင့် အသံလှိုင်းဆူညံမှု မြှင့်တင်မှု

ISO အာရုံခံနိုင်မှု အလင်းကို စုဆောင်းရန်အတွက် အာရုံခံကိရိယာ၏ စွမ်းရည်ကို ဆုံးဖြတ်ပေးသည်။ အမြင့်ပိုသော ISO ဆိုသည့် ဆignal ကို မြှင့်တင်ပေးသော်လည်း အကျိုးဆိုးအားဖြင့် အသံလှိုင်းဆူညံမှုကိုလည်း မြှင့်တင်ပေးသည်၊ စုစုပေါင်း၍ SNR အနိမ့်ပိုသော ISO အရည်အသွေးပိုကောင်းသော်လည်း SNR ပိုမိုသော အလင်းကို လိုအပ်သည်။ မျှတစွာ ISO သည် စီမံခန့်ခွဲရန်အတွက် အဓိက အင်ဂျင်နီယာ ဆုံးဖြတ်ချက်ဖြစ်ပါသည်။ သံလ်ဝဏ် အချိုး .

ရှတ်တာအမြန်နှုန်းနှင့် ရွေ့လျားမှုအမှားယွင်းများ

ပိုမို လျှော့ချချင်း ရှတ်တာအမြန်နှုန်းများ ဖျက်ဆီး လှည့်ပျက်မှု သည် အမြန်အရာဝတ္ထုများကို မှတ်တမ်းတင်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ သို့ရာတွင် ပိုမြန်သောအမြန်နှုန်းများတွင် ပိုကြီးသော รู (သို့) ISO အမြင့်ပိုမိုရှိရန် လိုအပ်တတ်ပြီး နှစ်ခုလုံးသည် SNR ကို အနုတ်ဘက်သက်ရောက်နိုင်ပါသည်။ အလင်းနည်းသောနေရာများတွင် ပိုနှေးသောအမြန်နှုန်းများသည် အလင်းပိုမိုရရှိနိုင်သော်လည်း SNR ကို ကြာရှည်စွာ အသံဆူညံမှုများစွာကို ထိတွေ့နေရခြင်းကြောင့် လျော့ချနိုင်ပါသည်။

စာရွက်စာတမ်းအရွယ်အစားနှင့် ဖိုတွန်စုဆောင်းမှုထိရောက်ချေ

ရုပ်ပိုင်း ပုံရိပ်ကိုဖမ်းယူသည့် ဆန်ဆာ၏အရွယ်အစား အဓိက အခန်းကဏ္ဍတွင်ပါဝင်ပါသည်။ ပို၍ကြီးမားသော ဆန်ဆာများတွင် ပုံမှန်အားဖြင့် ပို၍ကြီးမားသော pixel များရှိပြီး ထိုသို့ဖြစ်ရာတွင် ပိုမိုများပြားစွာသော photon များကိုစုဆောင်းနိုင်ပါသည်။ များပြားလာသော မီးရောင်သည် signal ပိုမိုကောင်းမွန်လာခြင်းကို ဖြစ်စေပြီး အဆင့်မြှင့်တင်ပေးသော အချက်ပြမှုနှင့် ဆူညံမှု အချိုး ။ အနောက်တွင်၊ ပို၍သေးငယ်သော pixel များသည် photon နည်းပါးစွာကိုစုဆောင်းပေးပြီး အသံဆူညံမှုများကို ပို၍ဖြစ်စေပါသည်။ ထို့ကြောင့် SNR .

ပုံရိပ်အသစ်များကို ပြုပြင်ဆဲလ်ခြင်းနည်းလမ်းများနှင့် နောက်ဆက်တင်ဆောင်ခြင်း

အဆင့်မြင့် ပုံလုပ်ဆောင်ခြင်း အယ်လဂိုရီသမ်များ ပုံရိပ်အရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေသည်။ SNR ဓာတ်ပုံများကို နောက်ဆက်တင်ဆောင်ခြင်းတွင် ဤနည်းလမ်းများသည် မလိုလျောက်ပတ်သောအသံဆူညံမှုများကို ထိရောက်စွာလျော့နည်းစေပြီး အရေးကြီးသောအသေးစိတ်အချက်များကို ထိန်းသိမ်းပေးပါသည်။ နေရာအလိုက် စစ်ထုတ်ခြင်း (ဥပမာ- Gaussian, Median), အချိန်အလိုက် စစ်ထုတ်ခြင်း (frame များကို ပျမ်းမျှခြင်း)နှင့် AI မှတဆင့် ဖယ်ရှားထားသော အသံစဉ် အသံစဉ်ပါဝင်နေသည့် ဒေတာများကို သန့်စင်ပေးခြင်းသည် အကျုံးဝင်မှုကို သိသာစွာ တိုးတက်စေပါသည်။ သံလ်ဝဏ် အချိုး .

ကင်မရာလက်စ်၏ အပေါက်အရွယ်အစားနှင့် အလင်းစုပ်ယူနိုင်မှု စွမ်းရည်

၎င်း အခြေအနေအရာရှိချက် ကင်မရာလက်စ်၏ အပေါက်အရွယ်အစားသည် ဆဲ(စ)နှင့် ရောက်ရှိနေသည့် အလင်းပမာဏကို ထိန်းချုပ်ပေးပါသည်။ ပို၍ကြီးမားသော รู (f-number နိမ့်နိမ့်) သည် အလင်းကို ပို၍ဝင်လာစေပြီး တိုက်ရိုက်တွင် SNR ကို မြှင့်တင်ပေးသည်။ အတိုင်းအလာအားဖြင့်၊ အပေါက်အရွယ်အစားသေးသည့်အခါတွင် ပို၍ကြာရှည်သော ဓာတ်ပြားထုတ်ယူမှုအချိန်များ လိုအပ်ပြီး အသံစဉ်ပိုမိုထပ်တိုးနိုင်သည်။

ပိတ်မှုအချိန်က SNR ကို ဘယ်လိုသက်ရောက်သလဲ?

ဖိုင်ထုတ်ခြင်းအချိန် သည် တိုက်ရိုက်သက်ရောက်မှုရှိသော အခြေခံအချက်ဖြစ်ပါသည်။ SNR ၎င်းသည် ဆဲ(စ)နှင့် အလင်းကို ဘယ်နှစ်ကြိမ်စုဆောင်းထားသည်ကို ဆုံးဖြတ်ပေးပါသည်။ ပို၍ကြာရှည်သော ဓာတ်ပြားထုတ်ယူမှုအချိန်များသည် ဖိုတွန်များကို သီအိုရီအရ တိုးပွားစေပြီး အချက်အလက်အားကို မြှင့်တင်ပေးကာ SNR ကို တိုးတက်စေပါသည်။ အကြောင်းမှာ အချက်အလက်သည် အချိန်နှင့်အမျှ တစ်ကြောင်းတည်းဖြစ်ပါသည်။

သို့ရာတွင် အခြေအနေမှာ ရှုပ်ထွေးပါသည်။ ပို၍ကြာရှည်သော ဓာတ်ပြားထုတ်ယူမှုများသည် ပို၍များပြားသော မှောင်ခိုကြီးထွားလာသည့် အသံဆူညံမှု (စနစ်ပူနွေးမှုမှ) နှင့် ဖတ်ယူမှုအသံဆူညံမှု ။ အချက်အလက်များ တဖြည်းဖြည်းများပြားလာသော်လည်း အသံဆူညံမှုအစိတ်အပိုင်းများအနက် တစ်ချို့မှာ shot Noise , အချက်အလက်များ၏ စတုရန်းအမြစ်နှင့်အတူ တိုးပွားလာသည်။

၎င်း အချက်ပြမှုနှင့် ဆူညံမှု အချိုး ကြောင့် ဖိုတွန် ရိုက်ခတ်သံဆူညံမှု (SNR_Shot ) ကို ပေးထားသည့်အတိုင်း-

ဤတွင်၊ $စ$အချက်အလက်ကိုယ်စားပြုသည်၊ မှောင်ခိုဖမ်းယူထားသော ဖိုတွန်များနှင့် အချိုးကျဖြစ်ပြီး (မီးသောအားနှင့် ထုတ်လွှင့်ချိန်အားလျော်စွာ သက်ရောက်မှုရှိသည်)။ ထုတ်လွှင့်ချိန် ( $တီ$) တိုးပွားလာသည်နှင့်အမျှ၊ $စ$မြင့်တက်လာပြီး ထို့ကြောင့် $\sqrt{စ}$လည်း မြင့်တက်လာသည်။ ဆိုလိုသည်မှာ SNR အလင်းရောင် ဖမ်းယူမှုအချိန်၏ စတုရန်းမြစ်နှင့်အမျှ အများအားဖြင့် ကောင်းမွန်လာသည် ဓာတ်ပုံရိုက်ကူးမှုအသံသည် အဓိကဖြစ်နေသည်ဟု ယူဆပါက ။ လက်တွေ့အားဖြင့် embedded vision အလင်းရောင် ဖမ်းယူမှုအချိန်ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ခြင်းသည် အကျိုးရှိသော အလေးချမ်းခြင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ အချက်အလက်အား အများဆုံးရယူရန်နှင့် အသံညစ်ညမ်းမှု စုဆောင်းမှုကို အနည်းဆုံးဖြစ်အောင်လုပ်ရန် ရည်ရွယ်ထားသည့် နောက်ဆုံးတွင် အကောင်းဆုံးကို ရရှိနိုင်မည့် သံလ်ဝဏ် အချိုး .

အမြင်အာရုံများတွင် SNR ကို တိုးတက်စေရန် လက်တွေ့ကျသော အကြံပြုချက်များ

အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ရန် SNR သင့်တွင် အသံညစ်ညမ်းမှုကို လျော့နည်းစေရန် သို့မဟုတ် အချက်အလက်၏ အရည်အသွေးကို တိုးတက်စေရန် လိုအပ်ပါလိမ့်မည်။ သင့်တွင် လက်တွေ့ကျသော အကြံပြုချက်များမှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်ပါသည်- embedded vision ပရောဂျက်များ-

• သင့်ကိုယ်ပိုင် အလင်းရောင်ဖြင့် အချက်လက္ခဏာ တိုးတက်မှုကို အကောင်းဆုံးဖြစ်စေပါ။ သင့်နေရာအတွက် လုံလောက်သော နှင့် တစ်ပုံတည်းထွက် အလင်းရောင်ကို သေချာစေပါ။ အချက်လက္ခဏာကို တိုးမြှင့်ခြင်းသည် အကျိုးရှိသော်လည်း အလွန်အကျူးများပြားခြင်းကို ရှောင်ပါ။ အသံကို လျော့နည်းစေရန် မလုပ်ဆောင်ဘဲ အချက်လက္ခဏာကို တိုးမြှင့်ပေးခြင်းသည် အသံကိုပင် တိုးမြှင့်စေနိုင်ပြီး ပိုမိုဆိုးရွားစေနိုင်ပါသည်။ ပုံရိပ်အရည်အချင်း .

• ကင်မရာ ရွေးချယ်မှုနှင့် တည်ဆောက်ပုံဒီဇိုင်းကို စီမံခန့်ခွဲပါ။ ကင်မရာများ ဝယ်ယူခြင်း သို့မဟုတ် ပြင်ဆင်ခြင်းအခါတွင် အသံနည်းပါးပြီး တည်ဆောက်ပုံ ဒီဇိုင်းကောင်းမွန်သော မော်ဒယ်များကို ရှေးရှုပါ။ Sinoseen ကဲ့သို့ ကင်မရာမော်ဂျူးထုတ်လုပ်သည့် ကုမ္ပဏီကြီးများသည် မကြာခဏပါဝင်သော ပုံမှန် SNR စွမ်းဆောင်ရည်ကို ဖော်ပြထားပါသည်။ ကင်မရာတစ်ခုသည် ပိုကောင်းမွန်သော ဓာတ်ပုံများကို ဖမ်းယူနိုင်စေပါသည်။

• အရည်အသွေးမြင့် ဓာတ်ပုံကူးယူသည့် စနစ်များကို ရင်းနှီးမြှုပ်နှံပါ။ ရွေးချယ်ပါ အရည်အသွေးမြင့် ဓာတ်ပုံကူးယူသည့် စနစ်များ အထူးသို့နိမ့်ပါးသော ဖတ်ယူမှုအသံဆူညံမှု နှင့် မြင့်မားသော ကွန့်တမ်ယိုယွင်းစွမ်းဆောင်ရည် ။ ဤချစ်ပ်များသည် အတွင်းပိုင်းမှထုတ်လုပ်သော အသံကို နိမ့်ပါးစေပြီး သာလွန်သော SNR .

• ထိရောက်သော စွမ်းထက်စီမံခန့်ခွဲမှု- သင့်စနစ်အတွင်း၌ ထိရောက်သော စွမ်းထက်ဒီဇိုင်း ကို အောက်ပါအတိုင်း ကျင့်သုံးပါ။ ချစ်ပ်၏ အပူချိန်ကို လျော့နည်းစေခြင်းဖြင့် အသံအမျိုးအစားများကို သက်သာစေပြီး အထူးသဖြင့် အပူရှိန်သံသရှိန် ကို အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိစေသည်၊ သို့မှသာလျှင် SNR . ဓာတ်ပုံပညာနှင့် နည်းပညာဂျာနယ် (အဗျင်း ၆၇၊ အတွဲလေး ၃၊ ၂၀၂၃) မှ သုတေသနအရ စက်မှုလုပ်ငန်းများတွင် အသုံးပြုသော ကင်မရာများတွင် ချစ်ပ်၏ အပူချိန် စင်တီဂရိတ်ဒီဂရီ ၅ ခု လျော့နည်းလာခြင်းအားဖြင့် SNR ကို ၇% အထိ တိုးတက်စေကြောင်း ပြသခဲ့သည်။ လှုပ်ရှားမှု မရှိသော်လည်းကောင်း၊ လှုပ်ရှားမှုရှိသော်လည်းကောင်း အေးခဲမှုဖြေရှင်းနည်းများသည် အရေးကြီးပါသည်။

• ကင်မရာဆက်တင်များကို တိကျစွာညှိနှိုင်းပါ- တုန့်ပြန်လှုပ်ရှားမှုအား တိကျစွာဖြည့်စွက်ပါ။ ဖိုင်ထုတ်ခြင်းအချိန် , ရှတ်တာအမြန်နှုန်း ，နဲ့ ရမှု (ISO) ။ သင့်ရည်မှန်းချက်မှာ အသံထက်ပိုမိုနည်းပါးစေရန် အချက်ပြမှုကို အများဆုံးဖြစ်စေရန်ဖြစ်ပါသည်။ ဤသည်မှာ clipping ကိုကာကွယ်ရန်နှင့် အသံများကို မျှတစွာမြှင့်တင်ရန် တိကျသော မျှတမှုကိုရှာတွေ့ရန်လိုအပ်ပါသည်။ အကောင်းအဆိုးကို ထိန်းသိမ်းရာတွင် အရေးကြီးပါသည်။ အချက်ပြမှုနှင့် ဆူညံမှု အချိုး .

• တိုးတက်သော ဓာတ်ပုံပြင်ဆင်မှုအယူအဆများကို အသုံးချပါ- ရှုပ်ထွေးသောအားကိုအသုံးချပါ။ ပုံလုပ်ဆောင်ခြင်း အယ်လဂိုရီသမ်များ တစ်ခုခုအတွက် အချိန်နှင့်တပြေးညီ သို့မဟုတ် ဖမ်းယူပြီးနောက် အသံကြောင့်ဖျက်ရှုပ်ထားခြင်း ။ ဤတွင် နေရာအလိုက် စစ်ထုတ်ခြင်း (ဥပမာ- Gaussian, Median), အချိန်အလိုက် စစ်ထုတ်ခြင်း (frame များကို ပျမ်းမျှခြင်း)နှင့် AI မှတဆင့် ဖယ်ရှားထားသော အသံစဉ် . ထိုကဲ့သို့သောနည်းလမ်းများသည် အသေးစိတ်အချက်များကို ထိန်းသိမ်းထားပေးရင်း အသံများကို သန့်ရှင်းစေပြီး ထိရောက်မှုကို သိသိသာသာတိုးတက်စေသည် သံလ်ဝဏ် အချိုး .

အဆုတ်အသင့် - ယုံကြည်စိတ်ချရသော အနုပညာမျက်လုံး၏အုတ်မြစ်ဖြစ်သည်

၎င်း လက်မှတ်နှင့် အဆိုးရွားမှုအချိုးအစား (SNR) သံသရှိစေရန် မဖြစ်မနေလိုအပ်သောအချက်ဖြစ်သည် အစုံထည့်သွင်းရေးစနစ်များ ၎င်းသည် တိုက်ရိုက်သက်ရောက်မှုရှိသည် ပုံနှင့် ဗီဒီယိုဒေတာ အရည်အသွေး ထို့အပြင် အကဲဖြတ်ခြင်းကိုလည်း သက်ရောက်သည် တိကျမှု နှင့် ယုံကြည်မှု နားလည်ခြင်း signal to noise ratio ဆိုတာဘာလဲ ၎င်း၏တွက်ချက်မှု၊ သက်ရောက်မှုရှိသောအချက်များနှင့် လက်တွေ့ကျသော တိုးတက်မှုနည်းလမ်းများကို နားလည်ခြင်းသည် ထူးချွန်မှုကိုရရှိရန် ရည်ရွယ်ထားသော အင်ဂျင်နီယာများအတွက် အဓိကကျပါသည်

အလေးပေးခြင်းအားဖြင့် SNR အကျိုးသက်ရောက်မှုကို သင့်တွင် သိသိသာသာတိုးတက်စေနိုင်ပါသည် မိုက်ခရိုချစ်ပ် မျက်စိအာရုံခံစနစ်များတွင် ။ အချက်အလက်ရှင်းလင်းမှု၊ ယုံကြည်စိတ်ချရသော အချက်အလက်များနှင့် စနစ်ကိုထိရောက်စွာဖော်ဆောင်နိုင်သည့်စနစ်များကိုတည်ဆောက်ခြင်းတို့ကိုရရှိရန်ဖြစ်ပါသည်။ စီမံကိန်း၏တည်ဆောက်မှုနှင့်သင့်စနစ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို သံလ်ဝဏ် အချိုး အားနည်းချက်များကသင့်စီမံကိန်းနှင့်သင့်စနစ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကိုထိခိုက်စေပါတယ်။

သင့်တွင် SNR ကိုအကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် embedded vision system ကိုအကြံဉာဏ်လိုအပ်ပါသလား။ သင့်အတွက်အကောင်းဆုံးဖြစ်သော အသံနိမ့်ကင်မရာ module ကိုရွေးချယ်ရန် သို့မဟုတ် သင့်အသုံးပြုမှုအတွက် အထူးပြုလုပ်ထားသောဖြေရှင်းချက်တစ်ခုလိုအပ်ပါက တိုင်ပင်ဆွေးနွေးရန် ကျွန်ုပ်တို့နှင့် ဆက်သွယ်ပါ ကျွန်ုပ်တို့ကိုဆက်သွယ်ပါ။