一组研究人员设计了一种全新的相机成像系统,该系统基于人工智能对热信号的解读。经过改进,“热辅助检测和测距”(又名 HADAR)有朝一日可能会彻底改变自动驾驶汽车和机器人感知周围世界的方式。 机器人仅使用热信号摄像头来观察周围环境的画面仍属于科幻领域,原因在于基本物理学。尽管物体不断发出热辐射,但这些粒子随后会扩散到附近的环境中,导致热视觉标志性的模糊、无纹理图像,这一问题可以理解地称为“重影”。 [相关:斯坦福大学的研究人员希望让数码相机具有更好的深度感知能力。] 据 7 月 26 日发表在《自然》杂志上的论文称,普渡大学和密歇根州立大学的研究人员利用机器学习算法出色地解决了这一长期存在的问题。该团队利用专门为这项任务训练的人工智能,能够从商用红外摄像机捕捉到的信息中推导出物体和周围环境的物理特性。HADAR 可以穿透光学杂波来检测温度、材料成分和热辐射模式——不受雾、烟和黑暗等视觉障碍的影响。因此,无论在一天中的什么时间或什么环境下,HADAR 的深度和纹理渲染都能创建出非常详细、清晰的图像。 “声纳、雷达和激光雷达等主动设备会发出信号并检测反射,以推断任何物体的存在/不存在及其距离。除了摄像头视觉之外,这还能提供场景的额外信息,尤其是在环境照明较差的情况下,”普渡大学电气与计算机工程教授、文章合著者祖宾·雅各布 (Zubin Jacob) 告诉PopSci 。“HADAR 从根本上来说有所不同,它使用不可见的红外辐射重建夜间场景,清晰度堪比白天。” 只需看一下 HADAR 的视觉效果图,就可以清楚地看出,该技术可能很快就会成为自动驾驶汽车、自动机器人甚至公共活动无接触安全检查中人工智能系统的重要组成部分。话虽如此,在汽车借助热传感器实现全天候导航之前,仍存在一些障碍——HADAR 目前价格昂贵,需要实时校准,并且仍然容易受到环境障碍的影响,从而降低其准确性。不过,研究人员相信,这些障碍可以在不久的将来被克服,让 HADAR 进入日常系统。不过,HADAR 已经证明至少对其一位创造者有益。 “说实话,我害怕黑暗。谁不害怕呢?”雅各布写道。“很高兴知道热光子在夜晚携带的信息与白天相似。总有一天,我们将使用 HADAR 实现机器感知,这种感知非常精确,以至于它不会区分白天和黑夜。” |
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