Журнал «Компьютерра» № 6 от 14 февраля 2006 года
Шрифт:
процессор AMD Turion 64 MT-30, MT-32, MT-34, MT-37, MT-40, MT-42
чипсет ATi Radeon Express 200P
дисплей 17 дюймов, 1280х800 или 1680х1050 пикселов
видеоадаптер ATi Mobile Radeon X700 с памятью 128/256 Mбайт VRAM
жесткий диск от 60 до 120 Гбайт
оптический привод Combo или DVD±RW Dual Layer
восемь литий-ионных элементов 4400 мАч
габариты 355х255х30 мм
вес 3,1 кг
Ноутбук прекрасно подходит для работы c ресурсоемкими приложениями и для игр. Он несет на борту встроенный TV-тюнер, позволяющий смотреть и записывать телепередачи; веб-камеру с разрешением 1,3 Mп; устройство чтения/записи
интерфейс IEEE 802.11b (совместим с 802.11g)
зона приема до 300 м вне зданий, до 75 м внутри здания
поддержка алгоритма шифрования WEP с 64/128-битным ключом
возможности назначения IP-адреса: фиксированный IP, DHCP, PPPoE
встроенный веб-конфигуратор
вес 110 г
В домашних и корпоративных беспроводных сетях P-2000W EE может стать альтернативой традиционному беспроводному телефону (особенно если услуги телефонии предоставляются по IP и беспроводная сеть уже имеется). Новинка поддерживает стандарт SIPv2 для совместной работы с абонентским IP-телефонным оборудованием других производителей и с международными операторскими сетями IP-телефонии. Для обеспечения повышенного качества обслуживания голосовые пакеты могут быть помечены специальными маркерами (TOS и DiffServ), гарантирующими приоритетную обработку и передачу пакетов в локальных IP-сетях. Телефон поддерживает наиболее распространенные используемые кодеки G.711 и G.729, его можно использовать в режиме переносной рации, в котором трубки общаются друг с другом, минуя не только SIP-серверы, но и беспроводную точку доступа и позволяя осуществлять защищенные от перехвата звонки в отсутствие сетевой и IP-телефонной инфраструктуры.
матрица 1/6 дюймов CCD, 800 тысяч пикселов
цифровой зум 1000х (MV950 и MV960), 800х (MV930 и MV900)
дисплей 16:9, 2,7 дюйма, 112 тысяч пикселов
интерфейс USB
питание BP-2L5, 530 мАч
габариты 115х92х49 мм
вес 380 г
Аппараты серии MV900 (MV960, MV950, MV930 и MV900), идущие на смену моделям серии MV800, представляют собой простые в эксплуатации полнофункциональные miniDV-видеокамеры начального уровня для бытового использования. Камеры оптимизированы для видеосъемки высокого разрешения в режиме 16:9, что дает преимущество при просмотре роликов на широкоформатных телевизорах. Все новинки имеют 25-кратный оптический зум с переменной скоростью зумирования, а также процессор обработки изображения DIGIC DV, который позволяет записывать фотографии на карту памяти одновременно с видеосъемкой. Дисплей с маркером уровня гарантирует, что объект съемки будет выровнен в кадре. Камеры также оснащены электронным стабилизатором изображения (EIS), имеют пять запрограммированных режимов автоматической экспозиции и поддерживают стандарт PictBridge.
ТЕХНОЛОГИИ: Зрение роботов
Автор: Алексей Калиниченко
Мы живем в трехмерном мире, а смотрим на него лишь двумя глазами. Наши глаза передают в мозг две картинки, из которых он формирует представление об окружающем пространстве. Роботам, обычно получающим визуальную информацию при помощи видеокамер, тоже нужно знать о трехмерной структуре мира. Но если мозг может легко понять, какие объекты на картинках, полученных от каждого из глаз, соответствуют друг другу, то компьютеру справиться с этой задачей не так просто[Эта задача называется сегментацией].
Давайте рассмотрим, как люди воспринимают трехмерный мир. Для этого мы используем как минимум три инструмента. Прежде всего,
Следующий инструмент основан на, казалось бы, недостатке человеческого глаза – он имеет конечную глубину резкости[Расстояние между ближней и дальней границами пространства, в пределах которого объекты находятся в фокусе (на снимке получаются достаточно резко)], то есть мы не можем видеть с хорошей резкостью сразу оба предмета, если первый находится от нас на расстоянии один метр, а второй удален на десять метров. Соответственно если изображения двух предметов будут резкими, то можно сделать вывод, что они находятся на приблизительно одинаковом расстоянии от нас.
И третий, уже скорее психологический, инструмент использует тот факт, что мы обычно имеем дело с хорошо знакомыми нам предметами – например, все примерно представляют, какого размера должна быть табуретка или кровать. Поэтому для определения расстояния до таких предметов мозгу достаточно знать, какая площадь на сетчатке занята их изображением. Естественно, что все эти методы работают в комплексе, взаимно дополняя и уточняя друг друга.
Также огромную роль играет способность человека выделять объекты из того потока информации, которую он получает благодаря органам зрения. Грубо говоря, когда мы входим в незнакомую комнату, нас не интересует форма стоящего в углу кресла, нам нужно лишь знать, с какой стороны и как далеко от нас оно находится. А вот роботу, как уже было сказано, даже идентифицировать кресло на изображении комнаты не всегда под силу.
Какими же из этих методов могут воспользоваться роботы? Проще всего реализовать второй способ. В самом деле, роботу достаточно иметь один-единственный глаз, и при этом чем меньше у него глубина резкости, тем лучше. Надо «прогнать» камеру по всему диапазону фокусных расстояний и на полученной картинке определить дальность до каждой точки. Но за простотой этого метода скрывается и его недостаток – низкое разрешение. Определить степень сфокусированности можно только для относительно большого по площади предмета; более того, он еще должен быть неравномерно окрашен. Роботу трудно ориентироваться в пустой комнате с чистыми белыми стенами, зато расстояние до какой-нибудь решетки он вычислит точно.
Теперь рассмотрим двуглазого робота, который для определения расстояния до предметов использует бинокулярное зрение. Тут возможны два случая: или заранее известно взаимное расположение камер (они закреплены жестко), или потребуется определять положение камер. С первым случаем, казалось бы, все просто: берем точку на одном кадре, ищем соответствующую ей на другом и определяем расстояние до камер. Но все как раз и упирается в поиск соответствий между точками. Для некоторых областей изображения таких соответствий может не оказаться – например, одна из пары соответствующих точек будет чем-то загорожена. Но даже если все соответствия имеются, то найти их будет очень не просто. Рассмотрим простейший случай: наш двуглазый робот смотрит на кубик с гладкими однотонными стенками, и как бы мы ни старались и не разглядывали изображения, полученные с каждого из глаз, найти соответствующих пар точек больше, чем углов у кубика, невозможно. А даже по восьми точкам (предположим, что видны все углы) пытаться восстановить сцену, не зная, что на ней куб, задача нереальная.
Большинство оптических методов разрабатываются в расчете на центрально проецирующие камеры. Напомню, что при такой проекции прямые остаются прямыми, а если мы посмотрим на снимки, сделанные реальными фотоаппаратами, то увидим, что зачастую прямые линии выгибаются от центра кадра (особенно по краям). Эти недостатки свойственны камерам с небольшим объективом, а именно такие и устанавливаются на большинство роботов. Естественно, если искажения на кадре будут столь заметны, то восстановить по ним 3D с хорошей точностью не удастся. Чтобы можно было бороться с этой проблемой, применяется процедура калибровки камеры.