Het duurt jaren van het werk te worden van een cameraman. Tenzij, natuurlijk, je bent een drone in Pittsburgh.
Onderzoekers aan de Carnegie Mellon University in de ontwikkeling van een systeem voor luchtfoto cinematografie die leert van de menselijke visuele voorkeuren om drones te maken artsy filmmaken keuzes tijdens het zelfstandig filmen van de scènes. Het systeem vereist geen GPS-tags te lokaliseren doelen of voor kaarten van een omgeving.
Drones zijn een zegen voor filmmakers, aanzienlijk verlagen van de kosten voor luchtfoto ‘ s, die in het verleden nodig is dat het charteren van de bemande helikopters of vliegtuigen. Maar het gemak van toegang komt ook met een keerzijde. Veel filmmakers zijn het gebruik van drones in hun werk, en vaak zijn de foto ‘ s kijken cookie cutter, vooral als ze zijn gemaakt met een autonome drone.
“We zetten de kracht van een directeur binnen de drone,” zegt Rogerio Bonatti, een Ph. D. student in CMU het Robotics Institute. “De drone positioneert zich te nemen van de belangrijkste aspecten in een scène. Het autonoom begrijpt de context van de scène — waar obstakels zijn, waarin de acteurs zijn — en het actief redenen over die standpunten zijn gaan maken van een meer visueel interessante scene. Het is ook redenen over het veilig blijven en niet crashen.”
Als een CMU woordvoerder wijst erop, “artistiek interessant” is een bewegend doel. In plaats van te proberen voor artistiek bevredigende schoten, het systeem werd getraind met behulp van een techniek genaamd deep reinforcement learning. In een studie, vakken bekeken scènes op een foto-realistische simulator, die is veranderd tussen frontale, achter, links en rechts perspectieven. Gebruikers scoorde scènes gebaseerd op hoe visueel aantrekkelijk ze zijn en hoe artistiek interessante ze vond ze. Het systeem geleerd die voorkeuren en bracht ze samen in een kenmerkende stijl geoptimaliseerd voor mass appeal.
Bijvoorbeeld, het systeem geleerd dat een constante backshot, met afstand de dominante shot scène opgenomen met drones, wordt het saai voor de kijkers na een tijdje. De menselijke filmmakers andere hoek vaak om te houden van de opname interessant. Schakelen shots te vaak, echter, leidt al snel tot viewer vermoeidheid. De truc is om het precies goed.
De CMU team gegeneraliseerde specifieke gedragingen, waardoor de drone toepassen van de lessen van de ene naar de verschillende opnameprogramma ‘ s. Bijvoorbeeld, de lessen voor foto ‘ s van een acteur op een smalle gang zouden kunnen worden toegepast in soortgelijke ambulante scènes, zoals een persoon op een bospad.
“Toekomstige werk kunnen onderzoeken veel verschillende parameters of aangepaste artistieke voorkeuren op basis van een director’ s stijl of genre,” zei Sebastian Scherer, een associate research professor in het Robotica-Instituut.
De antenne systeem is ook bedreven in het onderhouden van een duidelijk beeld van de acteur, het vermijden van wat bekend staat als occlusies. “We waren de eerste groep om te komen met nieuwe manieren van omgaan met een occlusie die niet alleen binaire, maar eigenlijk kunnen kwantificeren hoe slecht de occlusie is,” Bonatti zei.
Volgens de CMU-onderzoekers, het systeem kan gebruikt worden buiten het filmmaken, waaronder in entertainment en live sport. Het is ook mogelijk dat de overheden en de politiediensten momenteel met behulp van handmatig gevlogen drones te monitor drukte en inzicht in het verkeer patronen kunnen profiteren van het team op de machine vision doorbraken.
“Het doel van het onderzoek is niet naar de mens vervangen. We hebben nog steeds een markt voor hoog opgeleide professionele deskundigen,” zei Bonatti. “Het doel is om te democratiseren drone cinematografie en kunnen mensen echt concentreren op wat voor hen van belang is.”
Verwante Onderwerpen:
Innovatie
CXO
Kunstmatige Intelligentie