Dergiler / 7tepe Klinik / 2020 / Cilt: 16 - Sayı: 1

RGB-D derinlik kamerasının farklı görüntüleme mesafelerinde veri doğruluğunun incelenmesi

Examination of the data accuracy of a RGB-D depth camera at different viewing distances

Sayfa
31–36
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Bulgular: 22 cm, 44 cm, 70 cm ve kontrol olarak ölçülen gruplardaki A, B ve C mesafeleri arasında istatistiksel olarak anlamlı farklılıklar saptandı (p<0.01). 70 cm uzaklıktan elde edilen 3B görüntülerde noktalar arası mesafeler, 22 cm, 44 cm ve kontrol gruplarına göre anlamlı şekilde yüksek bulundu ve veri güvenilirliğinin anlamlı derecede düşük olduğu gözlemlendi (p<0.05).

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Amaç: Bu çalışmanın amacı, piyasaya yeni çıkan ve derinlik ile renk bilgisinin elde edilebildiği Intel RealSense D415 kamerasının farklı obje uzaklıklarındaki veri doğruluğunu incelemektir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Gereç ve Yöntem: Derinlik sensörlü kamera hazır üretilmiş bir kulak modelinden 22 cm, 44 cm ve 70 cm uzaklıklara yerleştirilerek kulak modelinin üç boyutlu görüntüleri elde edildi.
💡
Sonuç & Katkı:Bulgular: 22 cm, 44 cm, 70 cm ve kontrol olarak ölçülen gruplardaki A, B ve C mesafeleri arasında istatistiksel olarak anlamlı farklılıklar saptandı (p<0.01). 70 cm uzaklıktan elde edilen 3B görüntülerde noktalar arası mesafeler, 22 cm, 44 cm ve kontrol gruplarına göre anlamlı şekilde yüksek bulundu ve veri güvenilirliğinin anlamlı derecede düşük olduğu gözlemlendi (p<0.05).
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Amaç: Bu çalışmanın amacı, piyasaya yeni çıkan ve derinlik ile renk bilgisinin elde edilebildiği Intel RealSense D415 kamerasının farklı obje uzaklıklarındaki veri doğruluğunu incelemektir. Gereç ve Yöntem: Derinlik sensörlü kamera hazır üretilmiş bir kulak modelinden 22 cm, 44 cm ve 70 cm uzaklıklara yerleştirilerek kulak modelinin üç boyutlu görüntüleri elde edildi. Kulak modeli üzerinde işaretlenen 3 anatomik nokta arasındaki (A, B ve C) mesafeler bilgisayar ortamında ölçüldü. Bu verilerin doğruluğunu karşılaştırabilmek amacıyla noktalar arası mesafeler kulak modeli üzerinde dijital bir kumpas ile ayrıca ölçüldü. Elde edilen 4 grubun sonuçları arasındaki anlamlılıkların belirlenebilmesi için Friedman testi ve Bonferroni Dunn testi uygulandı. Bulgular: 22 cm, 44 cm, 70 cm ve kontrol olarak ölçülen gruplardaki A, B ve C mesafeleri arasında istatistiksel olarak anlamlı farklılıklar saptandı (p<0.01). 70 cm uzaklıktan elde edilen 3B görüntülerde noktalar arası mesafeler, 22 cm, 44 cm ve kontrol gruplarına göre anlamlı şekilde yüksek bulundu ve veri güvenilirliğinin anlamlı derecede düşük olduğu gözlemlendi (p<0.05). Sonuç: 22 cm ve 44 cm grupları arasındaki veriler değerlendirildiğinde anlamlı bir farklılık olmadığı ve bu verilerin gerçek değerler (kontrol) ile de anlamlı derecede uyumlu olduğu gözlemlenmiştir. Bu sonuçlar yorumlandığında, mevcut kameranın 22 cm ve 44 cm çalışma mesafelerinde yüksek veri güvenilirliği sağladığı sonucu ortaya çıkmaktadır.

Abstract

Aim: The aim of this study is to examine the accuracy of data of the newly announced Intel RealSense D415 camera, where depth and color information can be obtained, on different object distances. Materials and Method: The depth sensor camera was placed at a distance of 22 cm, 44 cm and 70 cm from a prefabricated ear model to obtain three-dimensional images of the ear model. The distances between the 3 anatomical points marked on the ear model (A, B and C) were measured on computer. To compare the accuracy of these data, the distances between the points were measured with a digital caliper on the ear model. Friedman test and Bonferroni Dunn test were used to determine the significance between the results of the 4 groups. Results: There were statistically significant differences between A, B and C distances in the groups measured as 22 cm, 44 cm, 70 cm and control (p <0.01). The distance between the points in 70 cm group was significantly higher than the control group, and the reliability of this data was significantly lower than the control group (p<0.05). Conclusion: When the data between 22 cm and 44 cm groups were evaluated, it was observed that there was no significant difference and these data were significantly compatible with the actual values (control). When these results are interpreted, it is concluded that the current camera provides high data reliability at working distances of 22 cm and 44 cm.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

ÇELAKIL, T. (2020). RGB-D derinlik kamerasının farklı görüntüleme mesafelerinde veri doğruluğunun incelenmesi. 7tepe Klinik, Cilt: 16 - Sayı: 1, 31–36. https://ajindex.com/articles/141554

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (13)

  1. Tanaka Y. New facial impression technique in maxillofacial. Maxillofacial Prosthetics 1979
  2. Bai SZ, Feng ZH, Gao R, Dong Y, Bi YP, et al. Development and application of a rapid rehabilitation system for reconstruction of maxillofacial soft-tissue defects related to war and traumatic injuries. Mil Med Res 2014
  3. Verdonck HW, Poukens J, Overveld HV, Riediger D. Computer-assisted maxillofacial prosthodontics: a new treatment protocol. Int J Prosthodont 2003
  4. 326–328. 4. Yoshioka F, Ozawa S, Okazaki S, Tanaka Y. Fabrication of an orbital prosthesis using a noncontact three-dimensional digitizer and rapid-prototyping system. J Prosthodont 2010
  5. Watson J, Hatamleh MM. Complete integration of technology for improved reproduction of auricular prostheses. J Prosthet Dent 2014
  6. Choi JW, Lee JY, Oh TS, Kwon SM, Yang SJ, et al. Frontal soft tissue analysis using a 3-dimensional camera following two-jaw rotational orthognathic surgery in skeletal class III patients. J Craniomaxillofac Surg 2014
  7. Lin CY, Hsung TC, Khambay B. Reducing cone beam CT scan height as a method of radiation reduction for photorealistic three-dimensional orthognathic planning. J Craniomaxillofac Surg 2015
  8. Shimizu F, Uehara M, Oatari M, Kusatsu M. Three-dimensional visualization of the human face using DICOM data and its application to facial contouring surgery using free anterolateral thigh flap transfer. J Plast Reconstr Aesthet Surg 2016
  9. e1-4. 9. Yang J, Ye X, Li K, Hou C, Wang Y. Color-guided depth recovery from RGB-D data using an adaptive autoregres sive model. IEEE Trans Image Process 2014
  10. Siena FL, Byrom B, Watts P, Breedon P. Utilising the Intel RealSense Camera for Measuring Health Outcomes in Clinical Research. J Med Syst 2018
  11. Yang K, Wang K, Hu W, Bai J. Expanding the Detection of Traversable Area with RealSense for the Visually Impaired. Sensors (Basel) 2016
  12. Intel Şirketi. Erişim bağlantısı: https://realsense.intel. com/compare/. (Erişim tarihi: 24 Mayıs 2018). 13. Norton K, Whittingham N, Carter L, Kerr D, Gore C, et al. Measurement techniques in anthropometry. Eds: Kevin Norton & Tim Olds, Anthropometrica, Australia, Unsw Press, 1996,25-75. 14. Kordi M, Haralabidis N, Huby M, Barratt PR, Howatson G, et al. Reliability and validity of depth camera 3D scanning to determine thigh volume. J Sports Sci 2019
  13. Bullas AM, Choppin S, Heller B, Wheat J. Validi