Обзор фотоаппарата: Ваш браузер устарел — Москва

Instax mini 9 — обзор фотоаппарата мгновенной печати — сравнение с Instax mini 8 — Polaroid STORE — кассеты полароид и фотоаппараты мгновенной печати по доступной цене

Фуджифильм анонсировала выпуск нового фотоаппарата мгновенной печати Instax Mini 9. Новинка должна выйти в пяти цветовых решениях. «Синий кобальт», «Голубой лёд», «Розовый фламинго», «Дымчатый белый» и «Зелёный лайм». Мы решили разобраться в достоинствах и недостатках нового моментального фотоаппарата Fujifilm и найти отличия от предыдущей, так полюбившейся всем модели Instax mini 8.

Instax Mini 9 Lime Green

Внешний вид новинки Mini 9 полностью идентичен модели Mini 8. Добавилось лишь селфи-зеркало рядом с объективом. Новый моментальный фотоаппарат так и позиционируется — в эпоху смартфонов и инстаграмма селфи-съемка выходит на первый план — с Instax 9 снимать селфи станет легко и просто!

Instax Mini 9 Lime Green

Второе главное нововведение это линза для макро-съемки уже идущая в комплекте с фотокамерой. В предыдущей комплектации Mini 8 данная линза шла как опция. Ее можно было отдельно приобрести как аксессуар для фотоаппарата инстакс мини, теперь же в компании Fujifilm решили облегчить жизнь пользователям и позволить им не тратиться на дополнительную полезную фишку.

Instax Mini 9 Cobalt Blue

Плюс макро-линзы для фотоаппаратов мгновенной печати Instax в том, что с ней вы можете снимать предметы, которые находятся ближе, чем 35 см от объектива. К слову сказать без такой линзы съемка с близких расстояний попросту невозможна. Так что такой приятный казалось бы пустячок это на самом деле еще один жирный плюс в копилке новой модели Mini 9.

Instax Mini 9 Flamingo Pink

На этом нововведения не заканчиваются моментальная фотокамера Mini 9 полностью сменила цветовой окрас. Пять новых расцветок по-настоящему летние, освежающие и ,наверняка, полюбятся всем поглонникам мгновенного фото. Особого внимания заслуживает окрас «Розовый фламинго» — этот оттенок занимает промежуточное положение между нежно-розовым (как в модели Mini 8 Pink) и насыщенно-клубничным (как в модели Mini 8 Raspberry).

Instax Mini 9 Flamingo Pink

Другие расцветки фотоаппарата моментальной печати Instax Mini 9 также заслуживают внимания — два оттенка синих «Голубой Лёд» и «Синий Кобальт» наконец-то решат проблему покупки фотоаппарата для мальчика. C моделью Mini 8 были в этом плане некоторые проблемы. В связи с излишней яркостью и «девочковостью» моделей выбрать приемлемый цвет для мальчика было довольно сложно, и вместо разноцветного он чаще всего получался белый или черный Mini 8. Теперь же фаворитом подарков для маленьких мужчин однозначно станет Mini 9 Cobalt Blue.

Instax Mini 9 Cobalt Blue

Относительно функций новых фотоаппаратом моментальной печати изменений нет — здесь также доступны пять режимов съемки для разных условий освещенности, а также полюбившийся всем режим «Hi-key» способный вытянуть по цветам самые неудачные, блеклые и затемненные фотографии. С этим режимом фотосъемки становится легким и приятным занятием, не требующем каких-то специальных навыков и фотографических умений.

Что идеально для начинающих фотографов, в особенности для ребенка.

Instax Mini 9 Ice Blue

Моментальные фотоаппараты Instax Mini 9 снабжены встроенной вспышкой и если вы разбираетесь в таких сложных технических характеристиках как скорость срабатывания затвора и фокусное расстояние объектива — то это абзац для вас! Технические данные этого фотоаппарата мгновенной печати такие же как и у предыдущей модели — объектив Fujinon f=60 мм, F=12,7; видоискатель 0,37x; выдержка 1/60 c.

Instax Mini 9 Smoked White

Вес моментального фотоаппарата 307 грамм. Если вставить туда кассету и батарейки, то он немного увеличится, но не сильно. Кстати про элементы питания — как и в модели Mini 8 это 2 пальчиковые батарейки. Согласитесь это очень удобно, так как проблем с заменой и поиском таких элементов питания практически не возникает.

Instax Mini 9 Smoked White

Фотографируют новые камеры на сменные картриджи Instax mini. В них по традиции 10 фото. Кстати говоря, раньше были только цветных кассеты, теперь же появились еще и черно-белые.

Картриджи Instax Mini

Надеемся что съемка на Mini 9 доставит вам только радость и удовольствие! Делитесь своими фотоснимками в нашей группа вконтакте и оставляйте отзывы о новой фотокамере.

Обзор линейки детских фотоаппаратов с моментальной печатью PRINTCAM

Представляем вам горячую новинку: детские фотоаппараты с моментальной печатью PRINTCAM! Это оригинальный подарок для любого ребенка. Дети по всему миру уже полюбили эти фотоаппараты, а теперь они пришли и в Россию!

В линейке фотоаппаратов PRINTCAM две модели: классическая версия и фотоаппарат Rabbit. Эти компактные детские фотоаппараты в короткие сроки стали бестселлерами на Amazon в США и Европе.

И это неудивительно, ведь у фотоаппаратов PRINTCAM с моментальной печатью множество преимуществ перед их аналогами:

• Основное отличие фотоаппарата PRINTCAM от других аналогов в том, что распечатывать можно только те фотографии, которые вам нужны. Остальные можно запросто сохранить на флеш-карте фотоаппарата. Тем самым вы тратите намного меньше бумаги для фотографий и можете распечатать только идеальные фотографии.
• Фотоаппараты очень легкие, их легко можно взять с собой в школу или в детский сад и запечатлеть веселые моменты на фотографиях. Один щелчок — и фото готово!
• PRINTCAM позволяет заниматься ребенку по-настоящему взрослым хобби — искусством фотографии. Но, тем не менее, производители учли особенности детей и встроили в фотоаппарат веселую игру. Поэтому когда ребенок устанет или ему надоест фотографировать, он сможет включить игру и отдохнуть. Благодаря этому фотоаппарат не «приедается» и будет радовать вас и ребенка долгое время!
• Чернила для этого фотоаппарата не требуются, так как используется термопечать. На бумагу нанесено специальное покрытие, которое при нагревании в фотоаппарате проявляет фотографию на бумагу. Этот способ печати экологичный и наименее затратный.
• Печать фотографий в черно-белом цвете позволяет ребенку задействовать свою фантазию на полную мощность. Раскрашивай полученные фотографии в любые цвета!

А теперь обо всем подробнее. Расскажем вам про две наших новинки от PRINTCAM.

Фотоаппарат с моментальной печатью PRINTCAM «Классический»

Фотоаппарат выполнен в стиле известной социальной сети Instagram. Плавные формы, лаконичные цвета, стильный дизайн — эта модель идеально подойдет для детей старшего возраста. Возможность добавлять забавные маски и рамки сделает процесс съемки увлекательным и веселым. Фотоаппарат занимает мало места, поэтому его легко можно взять с собой в школу и запечатлеть веселые моменты с друзьями на переменах.

Основные характеристики:

размер — 131x95x43 мм
вес — 210 г
дисплей — 2,4-дюймовый
наличие фронтальной камеры — да
емкость аккумулятора — 1500 mAh
время зарядки — 2 ч
время работы — 60 последовательных снимков
технология печати — в градациях серого (без чернил)
тип карты памяти — TF карта (приобретается отдельно)
кол-во фотографий на 1 рулон фотобумаги — 50 фото
в комплекте с фотоаппаратом — 3 рулона фотобумаги, usb-кабель, наклейки
размер полученной фотографии — 4х6. 7 см

Плюсы:

• Стильный дизайн
• Легкость
• Простое и понятное меню
• Зарядки хватает надолго
• Веселые рамки и стикеры для фото

Минусы:

• Низкое качество снимков при слабой освещенности
• Нет встроенной игры

Фотоаппарат с моментальной печатью PRINTCAM «Rabbit»

Яркий и простой в использовании фотоаппарат в виде зайчика создан специально для детей дошкольного возраста. Его милый дизайн понравится любому ребенку. Модель сочетает в себе возможности игровой приставки — в фотоаппарат встроена игра, которая не позволит ребенку заскучать.

Основные характеристики:

размеры — 15 x 10 x 7 см
вес- 350 г
материал корпуса — пластик
наличие фронтальной камеры — да
диагональ — 2,4 дюйма
параметры видео — 1080P
поддержка карт памяти — TF карта (в комплекте)
емкость аккумулятора — 1000 мАч
технология печати -в градациях серого
кол-во фотографий на 1 рулон фотобумаги — 50 фото
в комплекте с фотоаппаратом — 3 рулона фотобумаги
размеры напечатанного фото — 4. 7х8,6 см

Плюсы:

• Высокое качество печати
• Большое кол-во фото атрибутики
• Легкий
• Компактный
• Простое управление
• Встроена игра

Минусы:

• Игра быстрее сажает батарею

Теперь вы знаете практически все о детских фотоаппаратах с моментальной печатью PRINTCAM. Если остались вопросы, присылайте их на эл.почту: hello@7-toy.ru Мы с удовольствием ответим на них!

Обзор фотоаппарата Canon PowerShot G7

Краткая характеристика

Canon PowerShot G7 — интересная модель, пришедшая на смену популярной модели G6: аппарат оснащен 10-мегапиксельной матрицей с шестрикратным оптическим зумом, продвинутой системой настроек и новым процессором обработки изображений Digic III, способным распознавать лица в кадре. Но — съемка с помощью этого аппарата окажется по силам даже новичкам!

Дизайн и клавиши управления

Взглянув на камеру, можно заметить, что от консервативного классического дизайна компания Canon не стала уходить. Металлический корпус сделан в виде прямоугольника. Сразу создается впечатление, что камера не относится к любительскому классу, а претендует на ступень выше. При более детальном осмотре сразу видны нововведения: это два диска управления вверху камеры, для выбора режимов съемки и установки значений ISO. Возле диска выбора режимов находится клавиша включения/выключения аппарата. Кнопка спуска затвора располагается в центре диска управления зумом. Над видоискателем с возможностью диоптрийной коррекции, располагается гнездо «горячий башмак» для подключения внешней вспышки. Остальные клавиши управления сгруппированы вокруг 2,5 дюймового дисплея. С левой стороны от видоискателя располагается клавиша управления прямой печатью, а еще с помощью нее можно присвоить категорию фотографии, например, «пейзаж» или «люди». А с правой стороны в линию выстроились клавиши: включения режима просмотра и замера экспозиции. Эта кнопка служит для оценки условий освещенности, и в зависимости от них устанавливает оптимальные значения выдержки и диафрагмы. В аппаратах любительского класса такая клавиша раньше никогда не использовалась. А также диск управления многими функциями, расположенный справа от дисплея. Этот диск – наследство от зеркальных камер серии EOS, опять же подтверждает серьезность аппарата. Внутри этого диска находится джойстик для быстрого выбора функций: вспышки, макросъемки, режима ручной фокусировки, режима серийной съемки и предварительного спуска затвора. Над диском расположены клавиши: выбора режима фокусировки и коррекции экспозиции. А под диском находятся кнопка меню и включение отображения информации на дисплее. Разъемы для соединения с компьютером и для подключения к телевизору расположены с правого бока аппарата и спрятаны под откидывающейся крышечкой. Это приятная особенность, так как в более ранних моделях использовалась резиновая заглушка, которую довольно трудно было вернуть на место после использования разъемов. Отсек для аккумулятора и карты памяти находятся в нижней части устройства с правой стороны. Сама камера довольно тяжелая: 320 грамм. Если долго держать камеру в руках, то её вес постоянно будет напоминать о себе.

Новые технологии

В фотоаппарате использован новый процессор обработки изображений Digic III с улучшенной системой шумоподавления. А также в камере используется новая технология распознавания лиц для улучшения автофокусировки и коррекции значений экспозиции. При съемке портретов или групповых фото камера сама определяет, где находится лицо, и фокусируется именно на нем, корректируя значения экспозиции. В итоге фотографии получаются более четкими и качественными. Используется функция безопасного увеличения Safety Zoom. Она использует преимущества высокого разрешения фотокамеры, обеспечивая дополнительный уровень увеличения без снижения качества изображения. То есть, имея разрешение камеры 10 мегапикселей и установив разрешение в шесть мегапикселей, оставшиеся 4 будут использоваться для увеличения. PowerShot G7 – это первая цифровая компактная фотокамера Canon, в которой используется разработанное Canon покрытие линз SR, значительно снижающее эффект ореола и практически полностью устраняющее хроматические аберрации (цветовые искажения, которые возникают за счет преломления света.). Фирменный стабилизатор изображения позволяет избежать смазанных фотографий даже при использовании шестикратного оптического зума. Использование трех дисков управления максимально упрощает работу с настройками камеры.

Снимаем фото и видео, экспериментируем с настройками

Что ж перейдем к самому интересному – к практическим возможностям съемки. Имеющиеся у фотокамеры 25 режимов съёмки (пейзаж, портрет, спорт и др.) включают полностью ручной режим и две пользовательские установки, что даёт возможность настроить фотокамеру в соответствии с индивидуальными пожеланиями фотографа. Возможно также воспользоваться функцией синхронизации вспышки по второй шторке для творческого использования экспозиции при съёмке со вспышкой. Функция съёмки с интервалами (до 100 снимков с шагом от 1 до 60 мин) позволяет фотографировать с большими промежутками времени в течение периода до четырёх дней. При ручной настройке таких параметров как выдержка или диафрагма, на дисплее фотоаппарата можно увидеть каким получиться кадр: затемненным или пересвеченным. Это помогает подобрать оптимальные значения для любого кадра. Хорошо продумана система ручной фокусировки: фокус наводится при помощи вращающегося диска управления, это очень облегчает процесс фокусировки и делает её более точной. Камера записывает качественное видео в формате AVI. Которое потом очень легко посмотреть на компьютере. Встроенное крепление «горячий башмак» позволяет использовать внешние вспышки Canon серии Speedlite. Приятная особенность ожидает и в режиме просмотра: независимо от положения дисплея камеры вертикально или горизонтально, камера сама переворачивает изображение так, как оно воспринимается нашим взглядом.

Макросъемка – реальность, а не фантастика!

Очень впечатляюще продуман режим макросъемки в данной модели. При съемке практически вплотную камера всегда наводится на резкость. Даже с расстояния в несколько миллиметров. При близкой съемке без использования зума, начинают появляться геометрические искажения, но это можно использовать для реализации творческих идей

Любителям или профессионалам?

Камера позиционируется как компактная цифровая камера. Одно уже это название дает впечатление, что это простая любительская камера, в которой все делается в основном в автоматических режимах, но при более тесном общении с этим аппаратом начинаешь понимать, что не все так просто. Вроде и большинство режимов автоматические, но есть полностью ручной режим, в котором большой выбор настроек не оставит равнодушным и профессионала, которому нужна компактная камера с большими возможностями.

Разбор полетов

Canon PowerShot G7 — камера, которую трудно назвать любительской. Большие возможности работы с настройками и использование новых технологий ставят эту камеру на ступень выше. Новый процессор Digic III, оптический стабилизатор и специальное покрытие линз объектива сделают фотографии еще более качественными. А макросъемка, которая в этой модели на высоте позволит запечатлеть даже самые мелкие детали.

Понравилось?
Расскажите друзьям!

В статье были использованы

Обзор фотоаппарата Canon PowerShot G16: прочный, перспективный и привлекательный

Компактный фотоаппарат с продуманной конструкцией и отличным функционалом для продвинутых пользователей

Нема пропозицій

Компактный фотоаппарат с продуманной конструкцией и отличным функционалом для продвинутых пользователей.

Комплектация

Спутниками камеры в коробке стали зарядное устройство, аккумулятор, кабель USB, шейный ремень, диск с ПО и руководство пользователя.

Дизайн и эргономика

Canon PowerShot G16 напоминает военную винтовку, укомплектованную большим количеством всяких примочек. Поэтому может отпугнуть неопытного пользователя. Тем более что по своей сути она и предназначена для людей, знающих, что такое хороший компакт со светосильным объективом.

Корпус PowerShot G16 сделан из магниевого сплава с матовой поверхностью, которая так и притягивает всякого рода загрязнения. Камера зачем-то имеет сквозной видоискатель. Также на передней стороне есть большая лампа подсветки автофокуса, объектив с резьбой, кнопка снятия защитного кольца, селекторное колесо и выступающая ручка.

На боковых гранях есть «ушки» для шейного ремня, отверстие динамика и под заглушкой интерфейсы A/V OUT и miniHDMI.

 

На верхней части установлен горячий башмак, кнопка изъятия вспышки и сама вспышка, пара колес выбора режимов и коррекции экспозиции, кнопка включения и кольцо трансфокатора, совмещенное с кнопкой спуска.

Нижняя панель имеет только отсек для аккумулятора и карты памяти, а также штативное гнездо.

Дисплей окружен видоискателем, регулятором диоптрий и кнопками просмотра, видеосъемки, смены значений ISO  и диафрагмы в ручном режиме, а также произвольно программируемой клавишей. Возле 5-позиционного джойстика, объединенного с кольцом, находятся кнопки фокуса/включения Wi-Fi и входа в Menu.

Камера весит меньше многих продвинутых моделей, но тяжелее большинства компактов — 356 г.

Меню

Меню такое же простое и понятное, как сказка о курочке Рябе. Пользователю предоставлены стандартные режимы: «Ручной», «Приоритет диафрагмы», «приоритет выдержки», «Авто», «Сюжет», два пользовательских режима, «Программный авторежим», «Эффекты» и «Видеосъемка».

 

 

В режиме «Сюжет» можно выбрать «Портрет», «Реагирование на улыбку», «Звезды», «Ночная сцена», «Под водой», «Снег», «Феерверк». В режиме «Эффект» можно определиться между HDR, «Ностальгия», «Рыбий глаз», «Эффект миниатюры», «Эффект детской камеры», «Дефокус фона», «Мягкий фокус», «Монохром», «Суперяркий» и «Эффект постера».

Вместо отсутствующего режима «Спорт» можно использовать «Авто». Но даже несмотря на отличный автоматический выбор настроек, быстрые движения фотоаппарат схватывает через раз.

Функциональность

Canon PowerShot G16 имеет 12,1 Мп CMOS-матрицу с обратной подсветкой размером 1/1,7”. Производитель также оснастил фотоаппарат отличным объективом f/1,8-2,8 с фокусным расстоянием 6,1-30,5 мм и оптической стабилизацией. За обработку изображений и подавление шумов отвечает процессор DIGIC 6. Значение ISO можно менять в диапазоне от 80 до 12800, выдержку устанавливать от 250 до 1/4000 с.

Вы сможете сразу же транслировать отснятое на телевизор, ноутбук или мобильное устройство благодаря встроенному модулю Wi-Fi 802.11 b/g/n.

Качеством фото мы остались довольны, зуммированием тоже. Камера имеет еще и цифровой зум, но без острой необходимости пользоваться им не стоит, поскольку он существенно сказывается на качестве картинки. Детализация хорошая, но на снимках пейзажей при увеличении видно размытости. Фото страдают пересветами, особенно в яркие солнечные дни.

G16 отлично снимает в режиме макро, уже с расстояния в 1 см «схватывает» объект, при этом красиво размывая задний план. Сюда же добавим, что фотоаппарат делает отличные снимки портретов с размытием фона и других объектов, вроде одиноких веточек.

Цветопередача насыщенная и очень близка к натуральным оттенкам. В целом, камера оставляет впечатление качественной и добротно сделанной мыльницы.

Примеры фото:

 

 

 

 

 

 

 

 

Впечатления

Отлично собранный фотоаппарат с неплохим запасом настроек. Специально для тех, кто, предпочитая компактность, не хочет терять качество фотографий.

ОСОБЕННОСТИ

• Высокое качество сборки •

• Продуманная эргономика •

• Металлический корпус •

СПЕЦИФИКАЦИИ

• Модель Canon PowerShot G16
• Размеры 10,88 x 7,59 x 4,03 см
• Вес 356 г
• Сенсор CMOS, 1/1,7”, 12,1 Мп
• Максимальное разрешение изображения 4000×3000 пикселей
• Разрешение видео 1920 х 1080, 60 к/с, 30 к/с
• Объектив f/1,8-2,8, 6,1-30,5 мм
• Зум оптический – 5x, ZoomPlus — 10х,  цифровой – ок. 4х
• Формат изображения RAW, JPEG
• Формат видео MP4
• Дисплей TFT, 3″ (922 000 пикселей)
• Стабилизатор изображения оптический
• Память карты SD, SDHC, SDXC
• Интерфейсы microUSB, miniHDMI, Wi-Fi 802. 11 b/g.n, A/V Out
• Питание Li-Ion 920 мАч, 6,8 Вт*ч (хватает примерно на 360 снимков)

Resogun в формате Dark Souls: Обзор Returnal

Финская студия Housemarque слишком долго шла к своему большому проекту, годами занимаясь простенькими аркадами и экшенами с видом сверху. Давно ожидаемый Returnal для PlayStation 5, созданный при поддержке Sony Interactive Entertainment, не просто играет на модном roguelite-поле, но и замахивается на большое научно-фантастическое полотно с запутанным сюжетом и насыщенным действием.

В центре истории – член подразделения «АСТРА», космонавт Селена, терпящая бедствие на незнакомой планете Атропос. Здесь, в глубинах постоянно меняющего свою конфигурацию лабиринта, находится таинственный источник сигнала, более известный как “Белая Тень”. Но кроме разбитого корабля и невозможности послать запрос о помощи, Селена сталкивается с еще одной странностью – на просторах враждебного мира повсюду валяются мертвые копии ее самой. Оказывается, что она не может не только покинуть Атропос, но и умереть. Следуя знакомой поклонникам жанра механике смерти и возрождений, разработчики предлагают выяснить судьбу погибшей цивилизации, пройти пять биомов и наконец-то выбраться из этого бесконечного цикла. Сюжет подается через катсцены и аудиодневники – следить за историей очень интересно, ко второй половине игры есть некоторые вопросы и претензии, но в подробности мы вдаваться не будем во избежание спойлеров.

С одной стороны, Returnal идет по проторенной дорожке серии Dark Souls, тогда как с другой – предлагает свои собственные находки и решения. По аналогии с играми от FromSoftware вы собираете из убитых врагов ценные ресурсы, в данном случае – оболиты, которые можно обменять на важные предметы в разбросанных по карте фабрикаторах. Также на уровнях в специальных местах или после гибели сильных противников вы будете находить улучшения и новые вооружения. Правда, игра сразу ограничивает лутерный азарт, предлагая в первые часы для использования только один активный вид оружия, один специальный предмет единичного действия и лазерный меч. Причем доступные для использования вещи могут варьироваться от аптечки до быстрой телепортации и защитного барьера. На локациях попадаются специальные комнаты, где нужно забрать лечебный сильфий или другие ценные элементы, уворачиваясь от ловушек и лазеров. Оружие в игре варьируется от пистолетов до дробовиков ближнего боя и обладает классом в зависимости от вашего уровня квалификации. Если ваш уровень квалификации стал единицей, то в следующем сундуке будет оружие +1. Если вы использовали артефакт и достигли 5-го класса квалификации, то все новое оружие будет уже 5-го класса, правда на уже собранное этот эффект не распространяется. 

По ходу развития сюжета и исследования новых областей вы откроете дополнительные улучшения и способности, но в случае смерти героини и начала нового цикла они вместе со всеми собранными оболитами исчезнут – за исключением сюжетных предметов, таких как меч или ключ от дома, а также единиц эфира. В Returnal Housemarque использует механики и идеи из своих аркадных проектов. Безусловно, найденный меч, средство для телепортации или пистолет не нужно собирать после каждого нового возрождения, но все усилители и бонусные эффекты, вроде мультипликаторов урона, паразитов, укрепляющих броню, или класса оружия, обнуляются. При этом игру можно сохранить только после сброса цикла, и если вы просто поставите ее на паузу и произойдет скачок напряжения, то весь ваш прогресс потеряется. Кроме того, на момент написания этого обзора Returnal часто вылетала в общее меню.

Так как при новом запуске цикла конфигурация карты меняется, то каждое следующее исследование вам придется начинать сначала. Конечно, вы можете использовать открытые по пути телепортаторы и вернуться в камеру восстановления, если вам посчастливилось получить ее в этой конфигурации уровня, но в большинстве случаев восполнить здоровье можно только редкими аптечками с сильфием, случайно найденным паразитом регенерации или путем покупки большой аптечки в фабрикаторе. Возврат к кораблю и сон в кровати ничего не изменит, кроме течения времени.

Хотя уровни в Returnal формируются в рандомном порядке из заранее пререндереных комнат вместе со случайными предметами и артефактами, часть помещений не меняется. Это архив с инопланетной информацией, зона переноса в другой участок карты, некоторые локации-мосты, а также многочисленные комнаты с фабрикаторами и тайниками. Во время исследования вы можете открыть бонусные двери с секретами и мощным оружием, собрав необходимые ключи. Но не все обнаруженные вами вещи способны принести пользу. Например, инопланетный регенератор вместо восстановления здоровья может съесть половину полоски жизни, а чужеродный паразит не просто укрепит скафандр, но и сделает его более хрупким. И это уже не говоря о проклятых предметах, которые нужно очищать – в противном случае они способны с разной вероятностью наложить на вас ограничения. Последние бывают как простенькими, вроде блокировки артефакта до открытия двух сундуков, так и пожестче, как запрет на подбор нового оружия, пока вы не уничтожите в ближнем бою 12 противников.

Обзор цифровой камеры

| dpBestflow

Ричард Андерсон

Рис. 1 Сначала представьте свои уникальные потребности, чтобы узнать, какой тип камеры лучше всего

Выбор подходящей камеры

Цель цифровой фотографии не отличается от цели съемки на пленку: запечатлеть и добиться наилучшего преобразования сцены (с точки зрения вашего видения) в фотографическое изображение. Разница просто в том, как захваченные «данные» — теперь единицы и нули, а не пленочный негатив (или позитив) — удерживают изображение.В сфере профессиональной фотографии это требует понимания всех возможных вариантов и принятия соответствующих решений, чтобы качество изображения наилучшим образом соответствовало потребностям рабочего процесса.

Несмотря на противоречие между гонкой за высшим достижением и общим качеством изображения (IQ), технологии цифровых фотоаппаратов стабильно развиваются. Новые камеры в каждой категории, как правило, лучше предыдущих моделей. Тем не менее, более высокое количество мегапикселей иногда предшествовало достижению более высокого качества изображения. Более того, производители были чрезвычайно умны в преодолении проблем, возникающих при размещении большего количества фотосайтов в одном сенсоре того же размера.Как правило, более крупные датчики и более крупные фотосайты на датчике могут обеспечить более высокое качество изображения. Это только общее правило, поскольку в уравнение входит множество других факторов.
Подробнее в Sensor

Стоимость и стоимость

Стоимость всегда является важным фактором и, безусловно, влияет на выбор камеры. Когда трудно отличить отпечаток, сделанный с помощью зеркалки за 2700 долларов, и обратно среднего формата за 30 000 долларов, необходимо серьезно подумать, почему вы бы предпочли один другому.Фактически, высококачественная струйная печать может быть единственным местом, где можно увидеть дополнительное разрешение дорогой бумаги среднего формата. Детализация офсетной печати ограничена типом и частотой линейного экрана, а изображения, публикуемые в Интернете или на мобильных устройствах, ограничены разрешением используемого монитора или экрана.
Подробнее на сайте The Lumnious-Landscape

Цели съемки — цели, условия съемки, объем, разрешение, стоимость, привязка

«Некоторые люди много стреляют, чтобы получить много.Некоторые люди много стреляют, чтобы получить меньше. Некоторые люди снимают немного, чтобы получить немного », — цитирует Джеффа Шу в видео Lightroom.

Понимание параметров съемки должно помочь при выборе камеры. Ваше задание требует от вас снимать немного или много? Вам нужно несколько изображений-«героев» или вам нужно создать много полезных изображений — возможно, чтобы рассказать историю с помощью изображений? Какие условия освещения? Вам нужно работать только с естественным освещением? Если да, то это постоянная цветовая температура или вы будете работать в помещении и на улице, переходя от сильного света к слабому, а затем к почти отсутствию света? Будет ли освещение меняться от плоского к контрастному и обратно? Будете ли вы управлять светом с помощью студийной вспышки, ручной вспышки или непрерывного освещения?

Сколько у вас будет времени и контроля? Является ли ваш стиль и предпочтение «правильным» в камере, или ваш стиль или параметры назначения предполагают, что художественное видение развивается на протяжении всего процесса от съемки до конечного изображения, которое может быть смешано, отретушировано, скомпоновано, скомпоновано, сшито или обработано как изображение? Каковы критерии окончательного результата? Экран или подложка, или и то, и другое? Традиционная офсетная машина или цифровая печать? Большая производительность или небольшая производительность?

Иногда «f / 8 и будь там» важнее любого другого соображения. Подумайте, сколько событий, заслуживающих освещения в печати, сейчас фиксируется с помощью камерофонов. Некоторые фотожурналисты широко используют компактные компактные фотоаппараты, потому что они легкие и ненавязчивые.

Обратное цифровое сканирование может делать снимки с самым высоким разрешением, но снимок с линии фронта Ирака или даже снимок телефона с камеры может подняться до уровня почти идеального, если содержание, время и художественный замысел считаются.

Одно из самых значительных различий между захватом на пленку и захватом на пленку.цифровой захват заключается в том, что цифровой захват обеспечивает мгновенный просмотр. Художественные руководители и клиенты быстро поняли, что видеть изображения в момент их съемки дает ряд существенных преимуществ. Практически все съемки высокого уровня выполняются с помощью камеры, подключенной к внешнему монитору. Если вы выполняете такую ​​работу, поиск правильного сочетания камеры, компьютера и программного обеспечения является ключевым моментом.
Подробнее в Raw vs. Rendered

Форм-фактор

Подробнее в разделе «Стрельба»

Фактор урожая и соотношение сторон

Подробнее в разделе «Стрельба»

Датчики

Подробнее в разделе «Датчик»

Мегапикселей

Подробнее в разделе «Датчик»

Размер сенсора

Подробнее в разделе «Датчик»

Тип датчика

Подробнее в разделе «Датчик»

Модель Байера

Подробнее в разделе «Датчик»

Выбор лучшего формата файла захвата

Что такое необработанный файл?

Необработанный (или необработанный) файл — это необработанные линейные данные, захваченные датчиком цифровой камеры и любыми связанными метаданными.Его можно сравнить с цифровым эквивалентом скрытого изображения, но с возможностью бесконечной обработки или проявления.
Подробнее в Raw vs. Rendered

Формат захвата — Raw или JPEG (TIFF?)

Цифровые камеры могут записывать изображения как необработанные данные или они могут обрабатывать необработанные данные в формате JPEG или, реже, в формате файла TIFF. Многие камеры могут записывать raw + JPEG, что дает вам возможность обрабатывать и необработанную версию каждого изображения. Мы рассмотрим особенности этих вариантов формата, а также плюсы и минусы каждого выбора для различных съемок.
Подробнее в Raw vs. Rendered

Другое применение цифрового захвата

Использование камеры в качестве сканера

Учреждения и отдельные фотографы борются с большими архивами фильмов, которые требуют оцифровки. Настройка цифровых камер для фотографирования негативов и позитивов на пленке может заполнить важный пробел в среде сканирования, позволяя сканировать большие коллекции на месте с помощью недорогого оборудования и легко обученных операторов. Сканирование цифровой камерой теперь позволяет получать изображения очень высокого качества, подходящие практически для любого вида воспроизведения.

Видео

Цифровые фотоаппараты

недавно получили новую функцию: возможность снимать видео высокой четкости. Тем не менее фотографы обнаруживают, что клиенты все больше интересуются видео в дополнение к фотографиям, поскольку Интернет поддерживает статические изображения и видео практически без проблем. Наличие одного инструмента, который может стрелять обоими, становится неотразимой чертой. Специализированные кинематографисты заинтересованы в цифровых зеркальных камерах с поддержкой видео, потому что они имеют относительно большие датчики по сравнению со стандартными видеокамерами.Это придает широкоформатный вид (с малой глубиной резкости), а их сменные объективы обеспечивают широкий диапазон фокусных расстояний.

На главную страницу камеры
На съемку

Термин, обычно используемый для обозначения разрешения цифровой камеры, 1 мегапиксель равен одному миллиону пикселей или сенсорных элементов. Чтобы вычислить значение мегапикселя для камеры, умножьте значение по горизонтали на количество пикселей по вертикали. Как правило, более высокое число мегапикселей указывает на повышенное разрешение, но не является абсолютным показателем качества изображения.Другие факторы, такие как размер отдельных пикселей, наличие сглаживающего фильтра и шумовые характеристики датчика, наряду с обработкой изображения, играют роль в определении окончательного воспринимаемого разрешения или качества изображения.

Процесс, который объединяет несколько вариаций экспозиции изображения для достижения динамического диапазона, превышающего динамический диапазон одной экспозиции. Алгоритмы отображения тонов используются для смешивания экспозиций в высокобитовый (обычно 32-битный) формат файла, который может быть преобразован в 8- или 16-битный формат для печати или отображения в Интернете.В зависимости от типа тонального отображения и степени его использования получаемые изображения могут варьироваться от естественных до очень сюрреалистичных.

Локализация камеры на основе изображений: обзор | Визуальные вычисления для промышленности, биомедицины и искусства

1.

Хан Н.Х., Аднан А. Концепции, алгоритмы и проблемы оценки эго-движения: обзор. Multimed Tools Appl. 2017; 76: 16581–603.

Google Scholar

2.

Cadena C, Carlone L, Carrillo H, Latif Y, Scaramuzza D, Neira J и др. Прошлое, настоящее и будущее одновременной локализации и картирования: к эпохе устойчивого восприятия. IEEE Trans Robot. 2016; 32: 1309–32.

Google Scholar

3.

Юнес Дж., Асмар Д., Шаммас Э., Зелек Дж. Монокуляр SLAM на основе ключевых кадров: проектирование, исследование и будущие направления. Роб Аутон Syst. 2017; 98: 67–88.

Google Scholar

4.

Пиаско Н., Сидибе Д., Демонсо С., Гуэ-Брюне В. Обзор визуальной локализации: преимущества разнородных данных. Распознавание образов. 2018; 74: 90–109.

Google Scholar

5.

Grunert JA. Das pothenotische проблема в erweiterter gestalt nebst bemerkungen über seine anwendung in der Geodäsie. В: Archiv der mathematik und Physik, Band 1. Грайфсвальд; 1841. с. 238–48.

6.

Finsterwalder S, Scheufele W.В: Finsterwalder zum S, редактор. Das ruckwartseinschneiden im raum, vol. 75; 1937. с. 86–100.

Google Scholar

7.

Фишлер М.А., Боллес Р. Консенсус случайной выборки: парадигма для подгонки модели с приложениями для анализа изображений и автоматизированной картографии. Сообщество ACM. 1981; 24: 381–95.

MathSciNet Google Scholar

8.

Вулф В.Дж., Матис Д., Склер К.В., Маги М.Перспективный вид трех точек. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell. 1991; 13: 66–73.

Google Scholar

9.

Hu ZY, Wu FC. Заметка о количестве решений некопланарной задачи P4P. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell. 2002; 24: 550–5.

Google Scholar

10.

Zhang CX, Hu ZY. Общее достаточное условие четырех положительных решений проблемы P3P.J Comput Sci Technol. 2005; 20: 836–42.

MathSciNet Google Scholar

11.

Wu YH, Hu ZY. Повторный визит к проблеме PnP. J Math Imaging Vis. 2006; 24: 131–41.

MathSciNet Google Scholar

12.

Винницкий М., Канев К. Математический анализ явления мультирешений в задаче P3P. J Math Imaging Vis. 2015; 51: 326–37.

MathSciNet МАТЕМАТИКА Google Scholar

13.

Horaud R, Conio B, Leboulleux O, Lacolle B. Аналитическое решение перспективной 4-точечной задачи. Вычислить процесс изображения графа Vis. 1989; 47: 33–44.

Google Scholar

14.

Харалик Р.М., Ли К.Н., Оттенбург К., Нелле М. Анализ и решения задачи оценки трехточечной перспективы позы. В: Материалы конференции компьютерного общества IEEE 1991 г. по компьютерному зрению и распознаванию образов. Мауи: IEEE; 1991. стр. 592–8.

Google Scholar

15.

Merritt EL. Явная трехточечная резекция в пространстве. Photogramm Eng. 1949; 15: 649–55.

Google Scholar

16.

Linnainmaa S, Harwood D, Davis LS. Определение позы трехмерного объекта с помощью пар треугольников. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell. 1988; 10: 634–47.

Google Scholar

17.

Grafarend EW, Lohse P, Schaffrin B. Dreidimensionaler ruckwartsschnitt, teil I: die projektiven Gleichungen. В: Zeitschrift für vermessungswesen. Штутгарт: Geodätisches Institut, Universität; 1989. стр. 172–5.

Google Scholar

18.

DeMenthon D, Davis LS. Точное и приближенное решение перспективной трехточечной задачи. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell. 1992; 14: 1100–5.

Google Scholar

19.

Quan L, Lan ZD. Определение позы линейной n-точки камеры. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell. 1999; 21: 774–80.

Google Scholar

20.

Gao XS, Hou XR, Tang JL, Cheng HF. Полная классификация решений перспективной трехточечной задачи. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell. 2003. 25: 930–43.

Google Scholar

21.

Джозефсон К., Байрод М. Оценка позы с радиальным искажением и неизвестным фокусным расстоянием.В: Материалы конференции IEEE 2009 г. по компьютерному зрению и распознаванию образов. Майами: IEEE; 2009. с. 2419–26.

Google Scholar

22.

Hesch JA, Roumeliotis SI. Метод прямых наименьших квадратов (DLS) для PnP. В: Материалы международной конференции 2011 г. по компьютерному зрению. Барселона: IEEE; 2012. с. 383–90.

Google Scholar

23.

Кнайп Л., Скарамуцца Д., Зигварт Р.Новая параметризация перспективной трехточечной задачи для прямого вычисления абсолютного положения и ориентации камеры. В: CVPR 2011. Провиденс: IEEE; 2011. с. 2969–76.

Google Scholar

24.

Кнайп Л., Ли HD, Сео Ю. UPnP: оптимальное O ( n ) решение проблемы абсолютной позы с универсальной применимостью. В: Fleet D, Pajdla T, Schiele B, Tuytelaars T, редакторы. Компьютерное зрение — ECCV 2014. Cham: Springer; 2014 г.п. 127–42.

Google Scholar

25.

Куанг Ю.Б., Остром К. Оценка позы с неизвестным фокусным расстоянием с использованием точек, направлений и линий. В: Материалы международной конференции IEEE 2013 г. по компьютерному зрению. Сидней: IEEE; 2013. с. 529–36.

Google Scholar

26.

Кукелова З., Буйнак М., Пайдла Т. Решение задачи абсолютной позы в реальном времени с неизвестными радиальным искажением и фокусным расстоянием.В: Материалы международной конференции IEEE 2013 г. по компьютерному зрению. Сидней: IEEE; 2014. с. 2816–23.

Google Scholar

27.

Ventura J, Arth C, Reitmayr G, Schmalstieg D. Минимальное решение обобщенной проблемы позы и масштабирования. В: Материалы конференции IEEE 2014 г. по компьютерному зрению и распознаванию образов. Колумбус: IEEE; 2014. с. 422–9.

Google Scholar

28.

Zheng YQ, Sugimoto S, Sato I, Okutomi M. Общий и простой метод определения положения камеры и фокусного расстояния. В: Материалы конференции IEEE 2014 г. по компьютерному зрению и распознаванию образов. Колумбус: IEEE; 2014. с. 430–7.

Google Scholar

29.

Zheng YQ, Kneip L. Прямое решение задачи PnP методом наименьших квадратов с неизвестным фокусным расстоянием. В: Материалы конференции IEEE 2016 г. по компьютерному зрению и распознаванию образов.Лас-Вегас: IEEE; 2016. с. 1790–8.

Google Scholar

30.

Wu CC. P3.5P: оценка позы с неизвестным фокусным расстоянием. В: Материалы конференции IEEE 2015 года по компьютерному зрению и распознаванию образов. Бостон: IEEE; 2015. стр. 2440–8.

Google Scholar

31.

Альбл С., Кукелова З., Пайдла Т. R6P — задача абсолютной позы рольставни. В: Материалы конференции IEEE 2015 года по компьютерному зрению и распознаванию образов.Бостон: IEEE; 2015. стр. 2292–300.

Google Scholar

32.

Lu CP, Hager GD, Mjolsness E. Быстрая и глобально сходящаяся оценка позы по видеоизображениям. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell. 2000; 22: 610–22.

Google Scholar

33.

Schweighofer G, Pinz A. Оценка надежной позы для плоской цели. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell. 2006; 28: 2024–2030.

Google Scholar

34.

Wu YH, Li YF, Hu ZY. Обнаружение и обработка ненадежных точек для оценки параметров камеры. Int J Comput Vis. 2008. 79: 209–23.

Google Scholar

35.

Lepetit V, Moreno-Noguer F, Fua P. EP n P: точное O ( n ) решение проблемы P n P. Int J Comput Vis. 2009. 81: 155–66.

Google Scholar

36.

Hedborg J, Forssén PE, Felsberg M, Ringaby E.Регулировка жгутов рольставен. В: Материалы конференции IEEE 2012 г. по компьютерному зрению и распознаванию образов. Провиденс: IEEE; 2012. с. 1434–41.

Google Scholar

37.

Oth L, Furgale P, Kneip L, Siegwart R. Калибровка камеры со скользящим затвором. В: Материалы конференции IEEE 2013 г. по компьютерному зрению и распознаванию образов. Портленд: IEEE; 2013. с. 1360–7.

Google Scholar

38.

Zheng YQ, Kuang YB, Sugimoto S, Åström K, Okutomi M. Возвращение к проблеме P n P: быстрое, общее и оптимальное решение. В: Материалы международной конференции IEEE 2013 г. по компьютерному зрению. Сидней: IEEE; 2013. с. 2344–51.

Google Scholar

39.

Ferraz L, Binefa X, Moreno-Noguer F. Очень быстрое решение проблемы PnP с отклонением алгебраических выбросов. В: Материалы конференции IEEE 2014 г. по компьютерному зрению и распознаванию образов.Колумбус: IEEE; 2014. с. 501–8.

Google Scholar

40.

Свэрм Л., Энквист О, Оскарссон М., Каль Ф. Точная локализация и оценка позы для больших 3D-моделей. В: Материалы конференции IEEE 2014 г. по компьютерному зрению и распознаванию образов. Колумбус: IEEE; 2014. с. 532–9.

Google Scholar

41.

Озесил О., Зингер А. Надежная оценка местоположения камеры с помощью выпуклого программирования.В: Материалы конференции IEEE 2015 года по компьютерному зрению и распознаванию образов. Бостон: IEEE; 2015. стр. 2674–83.

Google Scholar

42.

Brachmann E, Michel F, Krull A, Yang MY, Gumhold S, Rother C. Оценка 6D позы объектов и сцен с учетом неопределенности на основе одного изображения RGB. В: Материалы конференции IEEE 2016 г. по компьютерному зрению и распознаванию образов. Лас-Вегас: IEEE; 2016. с. 3364–72.

Google Scholar

43.

Фэн В., Тянь Ф.П., Чжан Кью, Сунь Дж.З. 6D динамическое перемещение камеры из единого эталонного изображения. В: Материалы конференции IEEE 2016 г. по компьютерному зрению и распознаванию образов. Лас-Вегас: IEEE; 2016. с. 4049–57.

Google Scholar

44.

Накано Г. Универсальный подход к решению проблем PnP, PnPf и PnPfr. В: Лейбе Б., Матас Дж., Себе Н., Веллинг М., редакторы. Компьютерное зрение — ECCV 2016. Cham: Springer; 2016. с. 338–52.

Google Scholar

45.

Arth C, Wagner D, Klopschitz M, Irschara A, Schmalstieg D. Глобальная локализация на мобильных телефонах. В: Материалы 8-го международного симпозиума IEEE по смешанной и дополненной реальности. Орландо: IEEE; 2009. с. 73–82.

Google Scholar

46.

Арт С, Клопшиц М., Райтмайр Дж., Шмальштиг Д. Самолокация в реальном времени по панорамным изображениям на мобильных устройствах.В: Материалы 10-го международного симпозиума IEEE по смешанной и дополненной реальности. Базель: IEEE; 2011. с. 37–46.

Google Scholar

47.

Саттлер Т., Лейбе Б., Коббельт Л. Быстрая локализация на основе изображений с использованием прямого сопоставления двухмерных изображений и трехмерных изображений. В: Материалы международной конференции 2011 г. по компьютерному зрению. Барселона: IEEE; 2011. с. 667–74.

Google Scholar

48.

Саттлер Т. , Лейбе Б., Коббельт Л. Улучшение локализации на основе изображений с помощью активного поиска корреспонденции. В: Фитцгиббон ​​А., Лазебник С., Перона П., Сато Ю., Шмид С., редакторы. Компьютерное зрение — ECCV 2012. Берлин, Гейдельберг: Springer; 2012. с. 752–65.

Google Scholar

49.

Li YP, Snavely N, Huttenlocher DP. Распознавание местоположения с использованием сопоставления приоритетных функций. В: Даниилидис К., Марагос П., Парагиос Н., редакторы. Компьютерное зрение — ECCV 2010.Берлин, Гейдельберг: Спрингер; 2010. с. 791–804.

Google Scholar

50.

Li YP, Snavely N, Huttenlocher D, Fua P. Оценка позы по всему миру с использованием трехмерных облаков точек. В: Фитцгиббон ​​А., Лазебник С., Перона П., Сато Ю., Шмид С., редакторы. Компьютерное зрение — ECCV 2012. Берлин, Гейдельберг: Springer; 2012. с. 15–29.

Google Scholar

51.

Лей Дж, Ван Чж, Ву Ю, Фан LX.Эффективное отслеживание позы на мобильных телефонах с группировкой точек в 3D. В: Материалы международной конференции IEEE 2014 по мультимедиа и экспо. Чэнду: IEEE; 2014. с. 1–6.

Google Scholar

52.

Бансал М., Даниилидис К. Геометрическая геолокация города. В: Материалы конференции IEEE 2014 г. по компьютерному зрению и распознаванию образов. Колумбус: IEEE; 2014. с. 3978–85.

Google Scholar

53.

Кендалл А., Граймс М., Чиполла Р. PoseNet: сверточная сеть для перемещения камеры с 6 степенями свободы в реальном времени. В: Материалы международной конференции IEEE 2015 года по компьютерному зрению. Сантьяго: IEEE; 2015. стр. 2938–46.

Google Scholar

54.

Ван С.Л., Фидлер С., Уртасун Р. Покупки пропали! Монокулярная локализация в больших закрытых помещениях. В: Материалы международной конференции IEEE 2015 года по компьютерному зрению. Сантьяго: IEEE; 2015 г.п. 2695–703.

Google Scholar

55.

Цейсл Б., Саттлер Т., Поллефейс М. Голосование позы камеры за локализацию на основе крупномасштабных изображений. В: Материалы международной конференции IEEE 2015 года по компьютерному зрению. Сантьяго: IEEE; 2015. стр. 2704–12.

Google Scholar

56.

Лу GY, Yan Y, Ren L, Song JK, Sebe N, Kambhamettu C. Локализуйте меня где угодно и когда угодно: многозадачный подход с поиском точки.В: Материалы международной конференции IEEE 2015 года по компьютерному зрению. Сантьяго: IEEE; 2015. стр. 2434–42.

Google Scholar

57.

Валентин Дж., Нисснер М., Шоттон Дж., Фицгиббон ​​А., Изади С., Торр П. Использование неопределенности в регрессионных лесах для точного перемещения камеры. В: Материалы конференции IEEE 2015 года по компьютерному зрению и распознаванию образов. Бостон: IEEE; 2015. стр. 4400–8.

Google Scholar

58.

Straub J, Hilsenbeck S, Schroth G, Huitl R, Möller A, Steinbach E. Быстрая локализация визуальной одометрии с использованием двоичных функций. В: Материалы международной конференции IEEE 2013 г. по обработке изображений. Мельбурн: IEEE; 2013. с. 2548–52.

Google Scholar

59.

Фэн YJ, Fan LX, Wu YH. Быстрая локализация в крупномасштабных средах с использованием контролируемого индексирования двоичных функций. IEEE Trans Image Process. 2016; 25: 343–58.

MathSciNet Google Scholar

60.

Ventura J, Höllerer T. Составление карты местности для мобильного визуального отслеживания. В: Материалы международного симпозиума IEEE 2012 г. по смешанной и дополненной реальности. Атланта: IEEE; 2012. с. 3–12.

Google Scholar

61.

Ventura J, Arth C, Reitmayr G, Schmalstieg D. Глобальная локализация с помощью монокуляра SLAM на мобильном телефоне.IEEE Trans Vis Comput Graph. 2014; 20: 531–9.

Google Scholar

62.

Замир А.Р., Хаким А., Ван Гул Л., Шах М., Селиски Р. Крупномасштабная визуальная геолокация. Чам: Спрингер; 2016.

Google Scholar

63.

Лю Л., Ли HD, Дай Ю. Эффективное глобальное сопоставление 2D-3D для локализации камеры на крупномасштабной 3D-карте. В: Материалы международной конференции IEEE 2017 г. по компьютерному зрению.Венеция: IEEE; 2017.

Google Scholar

64.

Кэмпбелл Д., Петерсон Л., Кнайп Л., Ли HD. Глобально оптимальная максимизация набора вставок для одновременного соответствия положения камеры и функций. В: Материалы международной конференции IEEE 2017 г. по компьютерному зрению. Венеция: IEEE; 2017.

Google Scholar

65.

Фэн YJ, Wu YH, Fan LX. Перемещение SLAM в реальном времени с онлайн-обучением индексированию двоичных функций.Mach Vis Appl. 2017; 28: 953–63.

Google Scholar

66.

Ву Дж, Ма LW, Ху XL. Углубляемся в сверточные нейронные сети для перемещения камеры. В: Материалы международной конференции IEEE 2017 по робототехнике и автоматизации. Сингапур: IEEE; 2017. с. 5644–51.

Google Scholar

67.

Кендалл А., Чиполла Р. Функции геометрических потерь для регрессии позы камеры с глубоким обучением.В: Материалы конференции IEEE 2017 г. по компьютерному зрению и распознаванию образов. Гонолулу: IEEE; 2017.

Google Scholar

68.

Цинь Т., Ли П., Шен С. Перемещение, глобальная оптимизация и объединение карт для монокулярного визуально-инерционного SLAM. В: Материалы международной конференции IEEE по робототехнике и автоматизации. Брисбен: HKUST; 2018.

Google Scholar

69.

Wang H, Lei J, Li A, Wu Y. Метод уменьшения облака точек на основе геометрии для мобильной системы дополненной реальности. Принято J Compu Sci Technol. 2018.

70.

Смит Р.К., Чизман П. О представлении и оценке пространственной неопределенности. Int J Robot Res. 1986; 5: 56–68.

Google Scholar

71.

Даррант-Уайт Х, Рай Д., Небот Э. Локализация автономных управляемых транспортных средств. В: Холлербах JM, Кодичек Д.Е., редакторы.Робототехнические исследования. Лондон: Спрингер; 1996. стр. 613–25.

Google Scholar

72.

Дэвисон А.Дж. SLAM с одной камерой. В: Материалы семинара по параллельному картированию и локализации для автономных мобильных роботов совместно с ICRA. Вашингтон, округ Колумбия: CiNii; 2002.

Google Scholar

73.

Дэвисон А.Дж. Одновременная локализация и отображение в реальном времени с помощью одной камеры.В: Материалы 9-й международной конференции IEEE по компьютерному зрению. Хорошо: IEEE; 2003. с. 1403–10.

Google Scholar

74.

Davison AJ, Reid ID, Molton ND, Stasse O. MonoSLAM: SLAM с одной камерой в реальном времени. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell. 2007. 29: 1052–67.

Google Scholar

75.

Монтемерло М., Трун С. Одновременная локализация и сопоставление с неизвестной ассоциацией данных с использованием FastSLAM.В: Материалы международной конференции IEEE 2003 г. по робототехнике и автоматизации. Тайбэй: IEEE; 2003. с. 1985–91.

Google Scholar

76.

Strasdat H, Montiel JMM, Davison AJ. Монокуляр SLAM в реальном времени: зачем нужен фильтр? В: Материалы международной конференции IEEE 2010 г. по робототехнике и автоматизации. Анкоридж: IEEE; 2010. с. 2657–64.

Google Scholar

77.

Strasdat H, Montiel JMM, Davison AJ.Visual SLAM: зачем фильтровать? Image Vis Comput. 2012; 30: 65–77.

Google Scholar

78.

Нюхтер А., Лингеманн К., Хертцберг Дж., Сурманн Х. 6D SLAM — трехмерное отображение окружающей среды. J Полевой робот. 2007; 24: 699–722.

MATH Google Scholar

79.

Хуанг Г.П., Мурикис А.И., Румелиотис С.И. Нецентрированный фильтр Калмана с ограничениями на наблюдаемость с квадратичной сложностью для SLAM.IEEE Trans Robot. 2013; 29: 1226–43.

Google Scholar

80.

Кляйн Г., Мюррей Д. Параллельное отслеживание и отображение для небольших рабочих пространств дополненной реальности. В: Материалы 6-го международного симпозиума IEEE и ACM по смешанной и дополненной реальности. Нара: IEEE; 2007. с. 225–34.

Google Scholar

81.

Кляйн Г., Мюррей Д. Повышение гибкости SLAM на основе ключевых кадров. В: Форсайт Д., Торр П., Зиссерман А., редакторы.Компьютерное зрение — ECCV 2008. Берлин, Гейдельберг: Springer; 2008. с. 802–15.

Google Scholar

82.

Кляйн Г., Мюррей Д. Параллельное отслеживание и отображение на телефоне с камерой. В: Материалы 8-го международного симпозиума IEEE по смешанной и дополненной реальности. Орландо: IEEE; 2009. с. 83–6.

Google Scholar

83.

Донг З.Л., Чжан Г.Ф., Цзя Дж.Й., Бао Х.Дж. Отслеживание камеры в реальном времени на основе ключевых кадров.В кн .: Материалы 12-й международной конференции по компьютерному зрению. Киото: IEEE; 2009. с. 1538–45.

Google Scholar

84.

Донг З.Л., Чжан Г.Ф., Цзя Дж.Й., Бао Х.Дж. Эффективное отслеживание камеры в реальном времени на основе ключевых кадров. Comput Vis Image Underst. 2014; 118: 97–110.

Google Scholar

85.

Salas-Moreno RF, Newcombe RA, Strasdat H, Kelly PHJ, Davison AJ. SLAM ++: одновременная локализация и отображение на уровне объектов.В: Материалы конференции IEEE 2013 г. по компьютерному зрению и распознаванию образов. Портленд: IEEE; 2013. с. 1352–9.

Google Scholar

86.

Тан В., Лю Х.М., Донг З.Л., Чжан Г.Ф., Бао Х.Дж. Надежный монокуляр SLAM в динамических условиях. В: Материалы международного симпозиума IEEE 2013 г. по смешанной и дополненной реальности. Аделаида: IEEE; 2013. с. 209–18.

Google Scholar

87.

Фэн Ю.Дж., Ву Ю.Х., Фан LX. Он-лайн реконструкция и отслеживание объектов для трехмерного взаимодействия. В: Материалы международной конференции IEEE 2012 по мультимедиа и выставке. Мельбурн: IEEE; 2012. с. 711–6.

Google Scholar

88.

Mur-Artal R, Montiel JMM, Tardos JD. ORB-SLAM: универсальная и точная монокулярная система SLAM. IEEE Trans Robot. 2015; 31: 1147–63.

Google Scholar

89.

Bourmaud G, Mégret R. Прочный крупномасштабный монокулярный зрительный сигнал SLAM. В: Материалы конференции IEEE 2015 года по компьютерному зрению и распознаванию образов. Бостон: IEEE; 2015. стр. 1638–47.

Google Scholar

90.

Ньюкомб Р.А., Лавгроув С.Дж., Дэвисон А.Дж. DTAM: плотное отслеживание и отображение в реальном времени. В: Материалы международной конференции 2011 г. по компьютерному зрению. Барселона: IEEE; 2011. с. 2320–7.

Google Scholar

91.

Энгель Дж., Штурм Дж., Кремерс Д. Полуплотная визуальная одометрия для монокулярной камеры. В: Материалы международной конференции IEEE 2013 г. по компьютерному зрению. Сидней: IEEE; 2013. с. 1449–56.

Google Scholar

92.

Энгель Дж., Шёпс Т., Кремерс Д. LSD-SLAM: крупномасштабный прямой монокуляр SLAM. В: Fleet D, Pajdla T, Schiele B, Tuytelaars T, редакторы. Компьютерное зрение — ECCV 2014. Cham: Springer; 2014. с. 834–49.

Google Scholar

93.

Паско Дж., Мэддерн В., Ньюман П. Прямая визуальная локализация и калибровка дорожных транспортных средств в меняющихся городских условиях. В: Материалы международной конференции IEEE 2015 г., посвященной семинару по компьютерному зрению. Сантьяго: IEEE; 2015. стр. 98–105.

Google Scholar

94.

Шёпс Т., Энгель Дж., Кремерс Д. Полуплотная визуальная одометрия для AR на смартфоне. В: Материалы международного симпозиума IEEE 2014 г. по смешанной и дополненной реальности.Мюнхен: IEEE; 2014. с. 145–50.

Google Scholar

95.

Konolige K, Agrawal M. FrameSLAM: от настройки связки до визуального картирования в реальном времени. IEEE Trans Robot. 2008; 24: 1066–77.

Google Scholar

96.

Mei C, Sibley G, Cummins M, Newman P, Reid I. Эффективная с постоянным временем стерео система SLAM. В: Кавалларо А., Принц С., Александр Д., редакторы. Материалы британской конференции по машинному зрению.Ноттингем: BMVA; 2009. с. 54.1–54.11.

Google Scholar

97.

Цзоу Д.П., Тан П. КОСЛАМ: совместный визуальный удар в динамической среде. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell. 2013; 35: 354–66.

Google Scholar

98.

Энгель Дж., Штюклер Дж., Кремерс Д. Крупномасштабный прямой SLAM со стереокамерами. В: Материалы международной конференции IEEE / RSJ 2015 года по интеллектуальным роботам и системам.Гамбург: IEEE; 2015. стр. 1935–42.

Google Scholar

99.

Пире Т., Фишер Т., Сивера Дж., Де Кристофорис П., Берлес Дж. Дж. Стерео параллельное отслеживание и отображение для локализации роботов. В: Материалы международной конференции IEEE / RSJ 2015 года по интеллектуальным роботам и системам. Гамбург: IEEE; 2015. стр. 1373–8.

Google Scholar

100.

Морено Ф.А., Бланко Дж. Л., Гонсалес-Хименес Дж.Внутренняя часть SLAM с постоянным временем в континууме между глобальным отображением и суб-отображением: приложение к визуальному стерео SLAM. Int J Robot Res. 2016; 35: 1036–56.

Google Scholar

101.

Mur-Artal R, Tardós JD. ORB-SLAM2: система SLAM с открытым исходным кодом для монокулярных, стерео и RGB-D камер. IEEE Trans Robot. 2017; 33: 1255–62.

Google Scholar

102.

Zhang GX, Lee JH, Lim J, Suh IH.Построение трехмерной линейной карты с использованием стерео SLAM. IEEE Trans Robot. 2015; 31: 1364–77.

Google Scholar

103.

Gomez-Ojeda R, Zuñiga-Noël D, Moreno FA, Scaramuzza D, Gonzalez-Jimenez J. PL-SLAM: стереосистема SLAM посредством комбинации точек и отрезков линий. arXiv: 1705.09479, 2017.

Google Scholar

104.

Усенко В., Энгель Дж., Штюклер Дж., Кремерс Д.Прямая визуально-инерционная одометрия со стереокамерами. В: Материалы международной конференции IEEE по робототехнике и автоматизации, 2016 г. Стокгольм: IEEE; 2016. с. 1885–92.

Google Scholar

105.

Ван Р, Шверер М., Кремерс Д. Стерео DSO: крупномасштабная прямая разреженная визуальная одометрия со стереокамерами. В: Материалы международной конференции IEEE 2017 г. по компьютерному зрению. Венеция: IEEE; 2017.

Google Scholar

106.

Форстер С., Чжан З.С., Гасснер М., Верлбергер М., Скарамуцца Д. SVO: полупрямая визуальная одометрия для монокулярных и многокамерных систем. IEEE Trans Robot. 2017; 33: 249–65.

Google Scholar

107.

Сан К., Мохта К., Пфроммер Б., Уоттерсон М., Лю С.К., Мулгаонкар Й. и др. Надежная стереовизуальная инерциальная одометрия для быстрого автономного полета. arXiv: 1712.00036, 2017.

Google Scholar

108.

Konolige K, Agrawal M, Solà J. Крупномасштабная визуальная одометрия для пересеченной местности. В: Канеко М., Накамура Ю., редакторы. Робототехнические исследования. Берлин, Гейдельберг: Спрингер; 2010. с. 201–2.

Google Scholar

109.

Weiss S, Achtelik MW, Lynen S, Chli M, Siegwart R. Бортовая визуально-инерционная оценка состояния и самокалибровка MAV в неизвестных условиях в реальном времени. В: Материалы международной конференции IEEE 2012 по робототехнике и автоматизации.Сент-Пол: IEEE; 2012. с. 957–64.

Google Scholar

110.

Фалькес Дж. М., Каспер М., Сибли Г. Инерционные методы плотной и полуплотной визуализации для надежной прямой визуальной одометрии. В: Материалы международной конференции IEEE / RSJ 2016 по интеллектуальным роботам и системам. Тэджон: IEEE; 2016. с. 3601–7.

Google Scholar

111.

Мурикис А.И., Румелиотис С.И. Фильтр Калмана с ограничениями с несколькими состояниями для инерциальной навигации с визуальным контролем.В: Материалы международной конференции IEEE 2007 по робототехнике и автоматизации. Рома: IEEE; 2007. с. 3565–72.

Google Scholar

112.

Li MY, Mourikis AI. Высокоточная, последовательная визуально-инерционная одометрия на основе EKF. Int J Robot Res. 2013; 32: 690–711.

Google Scholar

113.

Li MY, Kim BH, Mourikis AI. Отслеживание движения в реальном времени на мобильном телефоне с помощью инерционного зондирования и камеры со скользящим затвором.В: Материалы международной конференции IEEE 2013 г. по робототехнике и автоматизации. Карлсруэ: IEEE; 2013. с. 4712–9.

Google Scholar

114.

Li MY, Mourikis AI. Инерционная навигация с визуальным контролем с помощью камер со скользящим затвором. Int J Robot Res. 2014; 33: 1490–507.

Google Scholar

115.

Клемент Л.Е., Перетроухин В., Ламберт Дж., Келли Дж. Битва за превосходство фильтра: сравнительное исследование фильтра Калмана с ограничениями с несколькими состояниями и фильтра скользящего окна.В кн .: Материалы 12-й конференции по компьютерному зрению и зрению роботов. Галифакс: IEEE; 2015. стр. 23–30.

Google Scholar

116.

Bloesch M, Omari S, Hutter M, Siegwart R. Надежная визуальная инерционная одометрия с использованием прямого подхода на основе EKF. В: Материалы международной конференции IEEE / RSJ 2015 года по интеллектуальным роботам и системам. Гамбург: IEEE; 2015. стр. 298–304.

Google Scholar

117.

Forster C, Carlone L, Dellaert F, Scaramuzza D. Предварительная интеграция на коллекторе для визуально-инерционной одометрии в реальном времени. IEEE Trans Robot. 2017; 33: 1–21.

Google Scholar

118.

Leutenegger S, Lynen S, Bosse M, Siegwart R, Furgale P. Визуально-инерционная одометрия на основе ключевых кадров с использованием нелинейной оптимизации. Int J Robot Res. 2015; 34: 314–34.

Google Scholar

119.

Li PL, Qin T, Hu BT, Zhu FY, Shen SJ. Оценка визуально-инерционного состояния монокуляра для мобильной дополненной реальности. В: Материалы международного симпозиума IEEE 2017 года по смешанной и дополненной реальности. Нант: IEEE; 2017. с. 11–21.

Google Scholar

120.

Mur-Artal R, Tardós JD. Визуально-инерционный монокуляр SLAM с повторным использованием карты. IEEE Robot Autom Lett. 2017; 2: 796–803.

Google Scholar

121.

Татено К., Томбари Ф., Лайна И., Наваб Н. CNN-SLAM: плотный монокулярный SLAM в реальном времени с изученным прогнозом глубины. В: Материалы конференции IEEE 2017 г. по компьютерному зрению и распознаванию образов. Гонолулу: IEEE; 2017.

Google Scholar

122.

Ummenhofer B, Zhou HZ, Uhrig J, Mayer N, Ilg E, Dosovitskiy A, et al. DeMoN: сеть глубины и движения для изучения монокулярного стерео. В: Материалы конференции IEEE 2017 г. по компьютерному зрению и распознаванию образов.Гонолулу: IEEE; 2017.

Google Scholar

123.

Виджаянарасимхан С., Рикко С., Шмид С., Суктанкар Р., Фрагкиадаки К. SfM-Net: изучение структуры и движения из видеоархива: 1704.07804, 2017.

Google Scholar

124.

Zhou TH, Brown M, Snavely N, Lowe DG. Неконтролируемое изучение глубины и движения эго из видео. В: Материалы конференции IEEE 2017 г. по компьютерному зрению и распознаванию образов.Гонолулу: IEEE; 2017.

Google Scholar

125.

Li RH, Wang S, Long ZQ, Gu DB. UnDeepVO: монокулярная визуальная одометрия посредством неконтролируемого глубокого обучения. arXiv: 1709.06841, 2017.

Google Scholar

126.

Кларк Р., Ван С., Вен Х. К., Маркхэм А., Тригони Н. VINet: визуально-инерциальная одометрия как проблема обучения от последовательности к последовательности. В: Материалы 31-й конференции AAAI по искусственному интеллекту.Сан-Франциско: AAAI; 2017. с. 3995–4001.

Google Scholar

127.

DeTone D, Малисевич Т., Рабинович А. К геометрическому глубокому SLAM. arXiv: 1707.07410, 2017.

Google Scholar

128.

Гао X, Чжан Т. Обучение без учителя для обнаружения петель с использованием глубоких нейронных сетей для визуальной системы SLAM. Робот Auton. 2017; 41: 1–18.

Google Scholar

129.

Turan M, Almalioglu Y, Araujo H, Konukoglu E, Sitti M. Deep EndoVO: подход визуальной одометрии на основе рекуррентной сверточной нейронной сети (RCNN) для эндоскопических капсульных роботов. Нейрокомпьютеры. 2018; 275: 1861–70.

Google Scholar

130.

Kuipers B, Byun YT. Стратегия исследования и картирования роботов, основанная на семантической иерархии пространственных представлений. Роб Аутон Syst. 1991; 8: 47–63.

Google Scholar

131.

Ульрих I, Нурбахш И. Распознавание мест на основе внешнего вида для топологической локализации. В: Материалы 2000 ICRA. Конференция тысячелетия. Международная конференция IEEE по робототехнике и автоматизации. Материалы симпозиумов. Сан-Франциско: IEEE; 2000. с. 1023–9.

Google Scholar

132.

Choset H, Nagatani K. Топологическая одновременная локализация и отображение (SLAM): к точной локализации без явной локализации.IEEE Trans Robot Autom. 2001; 17: 125–37.

Google Scholar

133.

Кейперс Б., Модаил Дж., Бисон П., МакМахон М., Савелли Ф. Локальные метрические и глобальные топологические карты в гибридной пространственной семантической иерархии. В: Материалы международной конференции IEEE 2004 г. по робототехнике и автоматизации. Новый Орлеан: IEEE; 2004. с. 4845–51.

Google Scholar

134.

Чанг Х.Дж., Ли CSG, Лу ЙХ, Ху YC.P-SLAM: одновременная локализация и картографирование с предсказанием структуры окружающей среды. IEEE Trans Robot. 2007; 23: 281–93.

Google Scholar

135.

Бланко Дж., Фернандес-Мадригал Дж., Гонсалес Дж. К единому байесовскому подходу к гибридному метрико-топологическому SLAM. IEEE Trans Robot. 2008; 24: 259–70.

Google Scholar

136.

Blanco JL, González J, Fernández-Madrigal JA.Субъективные локальные карты для гибридного метрико-топологического SLAM. Роб Аутон Syst. 2009; 57: 64–74.

Google Scholar

137.

Kawewong A, Tongprasit N, Hasegawa O. PIRF-Nav 2.0: быстрое и интерактивное инкрементное обнаружение замыкания петли на основе внешнего вида в помещении. Роб Аутон Syst. 2011; 59: 727–39.

Google Scholar

138.

Sünderhauf N, Protzel P. Переключаемые ограничения для устойчивого графа поз SLAM.В: Материалы международной конференции IEEE / RSJ 2012 по интеллектуальным роботам и системам. Виламура: IEEE; 2012. с. 1879–84.

Google Scholar

139.

Латиф Ю., Кадена С., Нейра Дж. Устойчивое закрытие цикла с течением времени для графа поз SLAM. Int J Robot Res. 2013; 32: 1611–26.

Google Scholar

140.

Латиф Ю., Кадена С., Нейра Дж. Серверы SLAM робастного графа: сравнительный анализ.В: Материалы международной конференции IEEE / RSJ 2014 года по интеллектуальным роботам и системам. Чикаго: IEEE; 2014. с. 2683–90.

Google Scholar

141.

Валлве Дж., Сола Дж., Андраде-Сетто Дж. Распределение графов SLAM с заполненными топологиями с использованием оптимизации факторного спуска. IEEE Robot Autom Lett. 2018; 3: 1322–9.

Google Scholar

142.

Gatrell LB, Hoff WA, Sklair CW.Надежные функции изображения: концентрические контрастирующие круги и извлечение их изображений. В: Proceedings of SPIE, том 1612, Совместная интеллектуальная робототехника в космосе II, том. 1612. Бостон: SPIE; 1992. стр. 235–45.

Google Scholar

143.

Чо Ю.К., Ли Дж., Нойман У. Многокольцевая цветовая реперная система и основанный на правилах метод обнаружения для масштабируемой дополненной реальности с отслеживанием реперных точек. В кн .: Материалы международного семинара по дополненной реальности.Атланта: международный семинар по дополненной реальности; 1998.

Google Scholar

144.

Князь В.А., руководитель группы, Сибиряков Р.В. Разработка новых кодированных целей для автоматической идентификации точек и бесконтактных измерений поверхности. В: 3D измерения поверхности, международные архивы фотограмметрии и дистанционного зондирования; 1998.

Google Scholar

145.

Като Х., Биллингхерст М.Отслеживание маркеров и калибровка HMD для системы видеоконференцсвязи с дополненной реальностью. В: Материалы 2-го международного семинара IEEE и ACM по дополненной реальности. Сан-Франциско: IEEE; 1999. с. 85–94.

Google Scholar

146.

Naimark L, Foxlin E. Система координатных точек с круговой матрицей данных и надежная обработка изображений для носимого инерциального самонастраивающегося устройства слежения за зрением. В кн .: Международный симпозиум по смешанной и дополненной реальности.Дармштадт: IEEE; 2002. с. 27–36.

Google Scholar

147.

Ababsa FE, Mallem M. Надежная оценка положения камеры с использованием двумерных реперных знаков для систем дополненной реальности в реальном времени. В: Материалы международной конференции ACM SIGGRAPH по континууму виртуальной реальности и ее приложениям в промышленности. Сингапур: ACM; 2004. с. 431–5.

Google Scholar

148.

Клаус Д., Фитцгиббон ​​А.В.Надежная автоматическая калибровка системы отслеживания положения на основе маркеров. В: Материалы 7-го семинара IEEE по приложениям компьютерного зрения. Брекенридж: IEEE; 2005. с. 300–5.

Google Scholar

149.

Фиала М. ARTag, система реперных знаков с использованием цифровых технологий. В: Материалы конференции компьютерного общества IEEE 2005 г. по компьютерному зрению и распознаванию образов. Сан-Диего: IEEE; 2005. с. 590–6.

Google Scholar

150.

Фиала М. Разработка высоконадежных реперных маркеров. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell. 2010; 32: 1317–24.

Google Scholar

151.

Maidi M, Didier JY, Ababsa F, Mallem M. Исследование производительности для оценки положения камеры с использованием отслеживания на основе визуальных маркеров. Mach Vis Appl. 2010; 21: 365–76.

Google Scholar

152.

Bergamasco F, Albarelli A, Cosmo L, Rodola E, Torsello A.Точный и надежный искусственный маркер на основе циклических кодов. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell. 2016; 38: 2359–73.

Google Scholar

153.

DeGol J, Bretl T, Hoiem D. ChromaTag: цветной маркер и алгоритм быстрого обнаружения. В: Материалы международной конференции IEEE 2017 г. по компьютерному зрению. Венеция: IEEE; 2017.

Google Scholar

154.

Muñoz-Salinas R, Marín-Jimenez MJ, Yeguas-Bolivar E, Medina-Carnicer R.Картирование и локализация по планарным маркерам. Распознавание образов. 2018; 73: 158–71.

Google Scholar

155.

Eade E, Drummond T. Монокуляр SLAM как график объединенных наблюдений. В кн .: Материалы 11-й международной конференции по компьютерному зрению. Рио-де-Жанейро: IEEE; 2007. с. 1–8.

Google Scholar

156.

Ву Ю. Дизайн и облегченный метод локализации камеры в реальном времени и онлайн из кружков: CN, 201810118800.1. 2018.

Google Scholar

157.

Нистер Д. Эффективное решение задачи относительной позы из пяти пунктов. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell. 2004. 26: 756–70.

Google Scholar

158.

Ли Г. Х., Поллефейс М., Фраундорфер Ф. Оценка относительной позы для многокамерной системы с известным вертикальным направлением. В: Материалы конференции IEEE 2014 г. по компьютерному зрению и распознаванию образов.Колумбус: IEEE; 2014. с. 540–7.

Google Scholar

159.

Kneip L, Li HD. Эффективное вычисление относительной позы для многокамерных систем. В: Материалы конференции IEEE 2014 г. по компьютерному зрению и распознаванию образов. Колумбус: IEEE; 2014. с. 446–53.

Google Scholar

160.

Чаттерджи А., Говинду В.М. Эффективное и надежное крупномасштабное усреднение вращения.В: Материалы международной конференции IEEE 2013 г. по компьютерному зрению. Сидней: IEEE; 2013. с. 521–8.

Google Scholar

161.

Ventura J, Arth C, Lepetit V. Эффективное минимальное решение для многокамерного движения. В: Материалы международной конференции IEEE 2015 года по компьютерному зрению. Сантьяго: IEEE; 2015. стр. 747–55.

Google Scholar

162.

Фредрикссон Дж., Ларссон В., Олссон К.Практическая надежная оценка перевода с двух сторон. В: Материалы конференции IEEE 2015 года по компьютерному зрению и распознаванию образов. Бостон: IEEE; 2015. стр. 2684–90.

Google Scholar

163.

Парк М., Луо Дж. Б., Коллинз Р. Т., Лю Ю. Х. Оценка направления камеры изображения с геотегами с использованием опорных изображений. Распознавание образов. 2014; 47: 2880–93.

Google Scholar

164.

Карлоне Л., Трон Р., Даниилидис К., Деллаерт Ф. Методы инициализации для 3D SLAM: обзор оценки вращения и его использования в оптимизации графа позы. В: Материалы международной конференции IEEE 2015 года по робототехнике и автоматизации. Сиэтл: IEEE; 2015. стр. 4597–604.

Google Scholar

165.

Jiang NJ, Cui ZP, Tan P. Глобальный линейный метод регистрации позы камеры. В: Материалы международной конференции IEEE 2013 г. по компьютерному зрению.Сидней: IEEE; 2013. с. 481–8.

Google Scholar

166.

Цуй З.П., Тан П. Глобальная структура из движения путем усреднения подобия. В: Материалы международной конференции IEEE 2015 года по компьютерному зрению. Сантьяго: IEEE; 2015. стр. 864–72.

Google Scholar

167.

Цуй З.П., Цзян Нью-Джерси, Тан Ч.З., Тан П. Линейная глобальная оценка трансляции с характерными треками. В: Xie XH, Jones MW, Tam GKL, редакторы.Материалы 26-й британской конференции по машинному зрению. Ноттингем: BMVA; 2015. стр. 46.1–46.13.

Google Scholar

168.

Цуй Х.Н., Гао Х, Шэнь Ш., Ху Цзы. HSfM: гибридная структура из движения. В: Материалы конференции IEEE 2017 г. по компьютерному зрению и распознаванию образов. Гонолулу: IEEE; 2017. с. 2393–402.

Google Scholar

169.

Цуй Х.Н., Шен Ш., Гао Х, Ху Цзы.CSFM: общинная структура из движения. В: Материалы международной конференции IEEE 2017 по обработке изображений. Пекин: IEEE; 2017. с. 4517–21.

Google Scholar

170.

Zhu SY, Shen TW, Zhou L, Zhang RZ, Wang JL, Fang T, et al. Параллельная структура от движения от локального приращения до глобального усреднения. arXiv: 1702.08601, 2017.

Google Scholar

171.

Озесил О., Воронинский В., Басри Р., Зингер А. Обзор конструкции из движения. arXiv: 1701.08493, 2017.

MATH Google Scholar

172.

Дай Ю.К., Ли HD, Кнайп Л. Относительная поза камеры с роликовым затвором: обобщенная эпиполярная геометрия. В: Материалы конференции IEEE 2016 г. по компьютерному зрению и распознаванию образов. Лас-Вегас: IEEE; 2016. с. 4132–40.

Google Scholar

173.

Albl C, Кукелова З., Пайдла Т. Задача абсолютной постановки рольставни с известным вертикальным направлением. В: Материалы конференции IEEE 2016 г. по компьютерному зрению и распознаванию образов. Лас-Вегас: IEEE; 2016. с. 3355–63.

Google Scholar

174.

Kim JH, Latif Y, Reid I. RRD-SLAM: рулонные ворота с радиальной деформацией, прямой SLAM. В: Международная конференция IEEE по робототехнике и автоматизации. IEEE: Сингапур; 2017.

Google Scholar

175.

Gallego G, Lund JEA, Mueggler E, Rebecq H, Delbruck T, Scaramuzza D. Отслеживание камеры с 6 степенями свободы на основе событий с фотометрическими картами глубины. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell. 2017; DOI: https: //doi.org/10.1109/TPAMI.2017.2769655

176.

Видал А.Р., Ребек Х., Хорстшафер Т., Скарамуцца Д. Окончательный SLAM? Объединение событий, изображений и IMU для надежного визуального SLAM в HDR и высокоскоростных сценариях. IEEE Robot Autom Lett. 2018; 3: 994–1001.

Google Scholar

177.

Ребек Х., Хорстшефер Т., Скарамуцца Д. Визуально-инерционная одометрия в реальном времени для камер событий с использованием нелинейной оптимизации на основе ключевых кадров. В: Британская конференция по машинному зрению. Лондон: BMVA; 2017.

Google Scholar

178.

Абузахир М., Элуарди А., Латиф Р., Буазиз С., Тайер А. Встраивание алгоритмов SLAM: достигло ли оно совершеннолетия? Роб Аутон Syst. 2018; 100: 14–26.

Google Scholar

CCD, EMCCD, sCMOS и iCCD.- Oxford Instruments

Принципы, лежащие в основе технологии цифровых камер

За последние несколько лет измерение освещенности превратилось из зависимости от традиционной микрофотографии пленок на основе эмульсии в измерение, в котором предпочтительным средством измерения являются электронные изображения. Устройство записи изображения является одним из наиболее важных компонентов во многих экспериментах, поэтому понимание процесса записи световых изображений и доступных вариантов может повысить качество данных измерения освещенности.В этом руководстве мы стремимся дать понимание основ обнаружения света, а также помочь выбрать подходящий детектор для конкретных приложений. Цифровые камеры с высокими характеристиками можно определить с помощью ряда переменных, каждая из которых подробно обсуждается в следующих разделах, но для удобства здесь приводится краткое описание.

Цифровые камеры

Scientific подразделяются на 4 основных типа в зависимости от используемой сенсорной технологии: Камеры CCD, EMCCD, CMOS и ICCD.Разным камерам и их различным архитектурам присущи сильные и слабые стороны, и они подробно описаны.

Самая распространенная научная камера, камера с зарядовой связью (CCD), имеет три основные архитектуры: полнокадровый, кадровый и межстрочный. Также подробно рассматриваются различные архитектуры и присущие им сильные и слабые стороны.

Спектральный отклик камеры относится к отклику обнаруженного сигнала как функции длины волны света.Этот параметр часто выражается в терминах квантовой эффективности (далее в этом документе, называемой QE), мера способности детектора производить электронный заряд в процентах от общего количества обнаруженных падающих фотонов.

Чувствительность камеры — это минимальный световой сигнал, который может быть обнаружен, и по соглашению мы приравниваем это к уровню света, падающему на камеру, который производит сигнал, равный шуму камеры. Следовательно, шум камеры устанавливает предел чувствительности камеры.Поэтому цифровые камеры часто сравнивают, используя их коэффициенты шума, и шум происходит из различных источников, в основном:
Шум чтения: собственный шум выходного усилителя
Темный шум: термически индуцированный шум, возникающий от камеры в отсутствие света (можно уменьшить путем уменьшения рабочая температура)
Дробовой шум (световой сигнал): шум, возникающий из-за стохастической природы самого потока фотонов

Часто упускается из виду, что световой сигнал имеет свой собственный компонент шума (также известный как дробовой шум), который равен квадратному корню из сигнала.Еще один источник шума, который часто упускается из виду, — это избыточный шум, возникающий в результате реакции камеры на световой сигнал, который известен как коэффициент шума.

Динамический диапазон — это мера максимальной и минимальной интенсивности, которая может быть одновременно обнаружена в одном и том же поле зрения. Он часто рассчитывается как максимальный сигнал, который может быть накоплен, деленный на минимальный сигнал, который, в свою очередь, равен шуму, связанному с считыванием минимального сигнала. Обычно это выражается либо как количество битов, необходимых для оцифровки связанных сигналов, либо в децибелах.

Способность камеры справляться с большими сигналами важна в некоторых приложениях. Когда камера CCD насыщается, это происходит с характерным рисунком вертикальных полос, называемым цветением. В этом разделе объясняется эффект и способы его компенсации.

Отношение сигнал / шум камеры (обычно сокращенно S / N или SNR) представляет собой сравнительное измерение входящего светового сигнала с различными уровнями собственного или генерируемого шума и является мерой вариации сигнала, которая указывает на достоверность который может быть оценен по величине сигнала.

Цифровые камеры имеют конечные минимальные области обнаружения (обычно известные как пиксели), которые устанавливают предел пространственного разрешения камеры. Однако на пространственное разрешение влияют другие факторы, такие как качество объектива или системы визуализации. Предельное пространственное разрешение обычно определяется из минимального расстояния, необходимого для различения двух высококонтрастных объектов, например белые точки или линии на черном фоне. Контрастность является важным фактором разрешения, поскольку объекты с высокой контрастностью (например,грамм. черные и белые линии) разрешаются легче, чем объекты с низким контрастом (например, соседние серые линии). Характеристики контрастности и разрешения камеры могут быть включены в единую спецификацию, называемую функцией передачи модуляции (MTF).

Частота кадров цифровой камеры — это максимальная скорость, с которой последующие изображения могут быть записаны и сохранены. Цифровые камеры могут считывать части изображения или пиксели бункера вместе для достижения более высокой скорости считывания, поэтому обычно определяются две частоты кадров, т.е.е. один — это скорость считывания полного кадра, а другой — максимально возможная скорость считывания.

Все камеры в той или иной степени имеют дефекты, влияющие на воспроизведение светового сигнала. Это связано с несколькими переменными, например:
Различия в коэффициенте усиления датчика
Региональные различия в уровне шума

Камеры

EMCCD — это относительно новые типы камер, которые позволяют проводить измерения с высокой чувствительностью с высокой частотой кадров. Описываются принцип действия и свойства этих камер.

ПЗС-камеры с усиленным усилением сочетают в себе усилитель изображения и ПЗС-камеру и по своей сути являются камерами для слабого освещения. Кроме того, усилитель изображения обладает полезными свойствами, которые позволяют камере иметь очень короткое время выдержки. Работа и свойства этих камер описаны в этом разделе.

В этом разделе показано подробное сравнение камер CCD, EMCCD и ICCD, и выделены приложения, подходящие для каждой камеры.

Цифровая камера

— обзор

2.5.4 Фотосъемка

Цифровые камеры значительно упростили фотографирование полей течения. Освещение, расположение камеры и редактирование наиболее важны для получения качественных изображений потоковых объектов. Основное необходимое оборудование камеры — штатив и цифровая зеркальная фотокамера (DSLR). Большая часть визуализации потока выполняется в условиях низкой освещенности и высокой контрастности. Поэтому наилучшие результаты получаются при использовании ручного фотографического режима на камере. Ручной режим позволяет пользователю управлять светочувствительностью, балансом белого, диафрагмой и выдержкой.

Светочувствительность датчика, называемая ISO, может быть изменена вручную, чтобы изменить время экспозиции. В автоматическом режиме камеры обычно используется высокий ISO, что может сделать фотографию зернистой. Баланс белого позволяет получить правильный цвет на фотографиях, что не важно для большинства приложений визуализации потока и при необходимости может быть скорректировано в процессе редактирования. Диафрагму объектива камеры можно отрегулировать в ручном режиме на большинстве камер. Шкала диафрагмы, обозначаемая как f , ограничивает количество света, проходящего через объектив.В условиях низкой освещенности в автоматическом режиме камеры используется низкая шкала f (широкая диафрагма), чтобы обеспечить максимальное освещение. Это отрицательно сказывается на уменьшении глубины резкости. В ручном режиме более высокий масштаб f (малая диафрагма) позволяет использовать меньше света, что дает фотографии большую глубину резкости. Большая глубина резкости улучшает четкость линий обтекания пузырьков.

Выдержка устанавливается пользователем в ручном режиме и отображается в секундах для условий низкой освещенности и долях секунды для нормальной фотографии.Использование камеры в ручном режиме означает, что пользователь должен понимать диафрагму, ISO и выдержку, а также их влияние на экспозицию. Скорость затвора наиболее важна при съемке линий потока пузырьков. Скорость затвора определяет длину обтекаемой линии, которую пузырек будет создавать на фотографии. Например, для воздуха, движущегося со скоростью 10 м / с, выдержка 1/250 с приведет к длине линии тока 40 мм. Это может быть слишком коротким, чтобы указывать на функцию потока. Экспозиция фотографии может быть определена до того, как фотография будет сделана, поскольку все камеры имеют индикатор экспозиции.Недоэкспонирование означает, что фотография будет недоэкспонирована с очень темными деталями. Передержка означает, что на фотографии будут очень светлые детали. Два случая воздействия показаны на рис. 2.21a и b. Установка диафрагмы имеет большое значение для фонового освещения на фотографиях.

Рисунок 2.21. Индикация влияния диафрагмы на выдержку.

(a) Правильная экспозиция с Nikon D5100, фокусное расстояние = 34 мм, f 5, время экспозиции = 1 с, ISO 2000; (б) передержка с Nikon D5100, фокусное расстояние = 30 мм, f 4.5, время экспозиции = 1 с, ISO 2000.

Фотографии на рис. 2.22a и b были сделаны с одинаковыми настройками камеры и показывают влияние положения камеры на изображение. Левое изображение показывает поле потока с большей детализацией и меньшим количеством бликов, чем правое изображение. Характеристики фотографии с Nikon D5100: f 4.8, выдержка 3 с, фокусное расстояние 20 мм и ISO 800.

Рис. 2.22. Индикация влияния положения камеры на качество изображения.

(a) Необработанная фотография с уменьшенным бликом; (б) необработанная фотография с бликами.

Рекомендуется, чтобы камера работала в режиме автоматической фокусировки, пока настроена фотосъемка. Камера может быть сфокусирована на фокусируемой мишени, размещенной в центре освещенного поля потока. Затем камеру следует переключить на ручную фокусировку, чтобы предотвратить изменение фокуса во время фотографирования. Функция автоматической фокусировки будет постоянно менять фокус по мере движения пузырьков. На рис. 2.23 показан вихрь, снятый в идеальных условиях. Вихрь освещался позади камеры.На фотографии запечатлен вид вихря под углом, чтобы устранить блики и отражения, и фотография не редактировалась. Характеристики фотографии с Canon EOS 400D: f 5,6, время экспозиции 1/5 с, фокусное расстояние 53 мм и ISO 1600.

Рис. 2.23. Освещенный трехмерный вихрь.

В зависимости от цели упражнения по визуализации потока существует несколько вариантов редактирования для достижения требуемых результатов. Для редактирования фотографий доступно множество программных пакетов. Будет дан пример использования программы обработки изображений GNU (GIMP).Пороговая функция оказалась очень мощным инструментом для устранения бликов, фона и отражений. Функция порога преобразует изображение в черно-белые пиксели. Затем пороговая функция позволяет пользователю исключать пиксели, не попадающие в пределы порогового диапазона. Из-за контраста белых пузырьков на сером и черном фоне эта функция позволяла получать хорошие изображения без особых усилий. На рис. 2.24 показана необработанная фотография (рис. 2.24a) и та же фотография после того, как пороговые уровни были отрегулированы для устранения всего, кроме линий тока (рис.2.24b). Затем фотографию перевернули, чтобы превратить ее в негатив. Это пример плохой фотографии, отредактированной для обозначения особенностей потока.

Рисунок 2.24. Пример некачественного редактирования фотографии.

(а) Исходное изображение; (б) отредактированное изображение.

Обзор отраслевой исследовательской группы по стандартам API для встроенных камер

Часто задаваемые вопросы исследовательской группы по API встроенной камеры

Почему моей организации должна быть интересна эта исследовательская группа?

Встроенные камеры и датчики становятся все более распространенными в таких отраслях, как автомобилестроение, робототехника, розничная торговля, медицина и производство.Исследовательская группа будет изучать, могут ли стандарты совместимости API помочь устранить отраслевые трения, которые замедляют внедрение и развертывание, расширяя возможности для всех, кто участвует в создании и использовании передовых встроенных камер и датчиков.

Кому следует присоединиться к исследовательской группе?

Любой поставщик камер, сенсоров и микросхем, а также системные интеграторы и разработчики программного обеспечения, интересующиеся приложениями для обработки сенсоров.

Почему исследовательская группа — почему бы не начать разработку API прямо сейчас, чтобы сэкономить время?

Мы хотим достичь подлинного консенсуса в отношении того, что мы ДОЛЖНЫ делать, прежде чем мы действительно это сделаем.Кроме того, для создания документа «Объем работ» не требуется подробных проектных вкладов, что защищает интеллектуальную собственность участников, что, в свою очередь, способствует достижению значимого отраслевого консенсуса за счет более широкого участия.

Кто может присоединиться к исследовательской группе — и должны ли они также присоединяться к EMVA или Khronos?

Приветствуется любое лицо, желающее подписать NDA Exploratory Group. Присоединение к EMVA или Khronos не требует затрат и не требует никаких обязательств.

Почему вы просите участников исследовательской группы подписать NDA?

Исследовательская группа будет обсуждать общедоступные материалы, но обеспечение обсуждения в исследовательской группе способствует более открытому диалогу.Все окончательные документы «Объем работ», подготовленные Исследовательской группой, будут опубликованы.

Почему это делают EMVA и Khronos?

Все большее число компаний запрашивает стандартное решение для оптимизации использования камер и датчиков. Следовательно, EMVA и Khronos создали безопасное пространство для изучения этой возможности в отрасли. Обе организации видят растущую готовность рассматривать межпроизводственные стандарты, поэтому мы считаем, что сейчас самое подходящее время.

Ограничиваются ли обсуждения «API встроенных камер»? А как насчет других датчиков и рынков?

API встроенных камер

— это ожидаемая основная цель исследовательской группы, но требования для других рынков, приложений и устройств, таких как лидар и другие датчики глубины, массивы камер и оборудование ISP, актуальны, если есть интерес участников.

Будут ли созданы какие-либо итоговые спецификации API в EMVA или Khronos?

Мы еще не знаем. Если согласованный документ «Объем работ» будет подготовлен, то любой организации или проекту с открытым исходным кодом, который лучше всего подходит, будет предложено разместить эту работу в рамках их стандартного членства и структур интеллектуальной собственности.Это может быть EMVA, или Khronos, или еще что-то совсем.

Как организовано участие исследовательской группы в логистике?

После того, как организация подписывает соглашение о неразглашении, любой сотрудник с этим доменом электронной почты может зарегистрировать учетную запись для доступа к порталу исследовательской группы. Портал облегчает общение, предоставляя репозиторий для обмена и архивирования документов, а также отражатель электронной почты. Все встречи будут виртуальными — никаких поездок не потребуется.

Как часто и как долго будет встречаться Исследовательская группа?

Мы будем проводить еженедельные звонки Zoom, начиная с 25 марта ^-го , 2021.Количество звонков будет зависеть от того, как продвигается обсуждение. Ожидается, что исследовательская группа встретится примерно от 3 до 6 месяцев. После того, как исследовательская группа получит рекомендацию, будут определены следующие шаги.

При таком разнообразии участников, как будут организованы обсуждения для достижения консенсуса?

Обсуждения будут проходить в три основных этапа:

1. Уровень : Всем участникам предлагается рассказать о текущей ситуации в отрасли, проблемных точках и ключевых требованиях;
2. Мозговой штурм : Исследовательская группа проводит мозговой штурм по потенциальным решениям для заполнения любых выявленных пробелов в стандартизации;
3. Конвергенция : Исследовательская группа разрабатывает консенсус и документ «Объем работ», который привлечет участие отрасли.

Если отрасль определит, что существует достаточный интерес, сколько времени потребуется, чтобы добраться до спецификации API?

Это зависит от объема работ, но исторически сложившимся отраслевым ассоциациям стандартов обычно требуется от 12 до 24 месяцев для создания Спецификации V1.0.

Какой информацией я должен поделиться с Исследовательской группой?

Участники могут поделиться любой справочной информацией, которая имеет отношение к целям Исследовательской группы, но она должна быть общедоступной в другом месте, чтобы предотвратить любые проблемы с интеллектуальной собственностью.

Могу ли я пригласить коллег из моей компании в Exploratory Group?

Да, любой сотрудник с доменом электронной почты организации, подписавший NDA, может присоединиться.

Последнее обновление 16 марта 2021 г.

10-8 BC-2 Body Camera — Обзор

Сегодня повсюду камеры, поэтому для правоохранительных органов становится критически важным иметь возможность записывать встречи с гражданскими лицами. Все мы видели, что происходит, когда гражданские лица записывают офицеров на свой мобильный телефон.Слишком часто эти записи начинаются поздно и / или под неправильным углом и не точно отражают то, что произошло на самом деле.

С помощью камеры для тела полицейского 10-8 BC-2 теперь вы можете записывать события со стороны офицера. Без необходимости добавлять дополнительное оборудование к уже оснащенной тяжелой униформе. Просто замените существующий микрофон рации, который вы уже используете, на новую камеру для тела 10-8 BC-2. Ничего нового, что можно было бы найти на вашей униформе.Легко использовать с уже знакомой кнопкой разговора с одной стороны и кнопкой записи с другой.

Основные характеристики

• Заменяет существующий микрофон (радиостанции Kenwood и Motorola, скоро будут!)
• Автоматический ИК для съемки в полной темноте
• Срок службы батареи в полную смену
• 32 ГБ памяти
• Дополнительные возможности GPS
• Доступ к файлам, защищенный паролем
• Может использоваться без шнура в качестве автономного рекордера
• Запись неподвижных изображений с разрешением 16 мегапикселей
• Возможность захвата только звука
• Разрешение видео 1080p (HD)
• Падение, удары и водонепроницаемость
• Идентификатор сотрудника и отметка даты / времени
• Включает 1 зарядное устройство на 120 В и 1 зарядное устройство для адаптера для сигарет на 12 В
• 1.5 ″ монитор для мгновенного воспроизведения записанных событий

---

Вопросы о камерах для тела?

Мы написали два документа, которые помогут вам с вопросами, которые могут возникнуть у вас с нательными камерами и их использованием:

% PDF-1.5 % 888 0 объект > эндобдж xref 888 104 0000000016 00000 н. 0000004069 00000 н. 0000004202 00000 н. 0000005501 00000 п. 0000006085 00000 н. 0000006231 00000 п. 0000006374 00000 п. 0000006486 00000 н. 0000006600 00000 н. 0000006684 00000 п. 0000006830 00000 н. 0000007340 00000 н. 0000007944 00000 н. 0000008088 00000 н. 0000008234 00000 н. 0000008378 00000 н. 0000008524 00000 н. 0000008668 00000 н. 0000008814 00000 н. 0000008911 00000 н. 0000009057 00000 н. 0000009248 00000 н. 0000009527 00000 н. 0000009673 00000 н. 0000010927 00000 п. 0000010964 00000 п. 0000011108 00000 п. 0000011254 00000 п. 0000011374 00000 п. 0000011520 00000 п. 0000011688 00000 п. 0000011834 00000 п. 0000012026 00000 п. 0000012172 00000 п. 0000012292 00000 п. 0000012438 00000 п. 0000012535 00000 п. 0000012681 00000 п. 0000013865 00000 п. 0000015035 00000 п. 0000016342 00000 п. 0000017396 00000 п. 0000018442 00000 п. 0000019467 00000 п. 0000020734 00000 п. 0000021121 00000 п. 0000021480 00000 п. 0000021738 00000 п. 0000022020 00000 н. 0000022309 00000 п. 0000022696 00000 п. 0000023083 00000 п. 0000023342 00000 п. 0000023643 00000 п. 0000023940 00000 п. 0000024345 00000 п. 0000028764 00000 п. 0000029011 00000 п. 0000029287 00000 п. 0000029558 00000 п. 0000032207 00000 п. 0000032461 00000 п. 0000032849 00000 п. 0000033131 00000 п. 0000033426 00000 п. 0000033721 00000 п. 0000034056 00000 п. 0000034440 00000 п. 0000034761 00000 п. 0000034990 00000 н. 0000035258 00000 п. 0000035599 00000 п. 0000035891 00000 п. 0000036146 00000 п. 0000036546 00000 п. 0000036934 00000 п. 0000037199 00000 п.