人工智能可以实时看到周围的角落

时间:2020-02-02 18:45 来源:seo 作者:杏鑫 点击量:

人工智能可以实时看到周围的角落

对隐藏物体进行详细、快速的成像可以帮助自动驾驶汽车探测危险。

研究人员利用一种被称为深度学习的人工智能的力量,创造了一种新的基于激光的系统,可以实时成像周围的角落。随着进一步的发展,该系统可能会让自动驾驶汽车“看起来”在停放的汽车周围或繁忙的十字路口看危险或行人。它也可以安装在卫星和宇宙飞船上,用于拍摄小行星洞穴内的图像。

“与其他方法相比,我们的非视线成像系统提供独特的高分辨率和成像速度,”来自斯坦福大学和莱斯大学的研究小组组长克里斯托弗·a·梅茨勒说。“这些属性使原本不可能实现的应用成为可能,比如在驾驶时读取隐藏车辆的牌照,或者读取走在街角的人佩戴的徽章。”

在光学学会的《光学学报》上,来自普林斯顿大学、南卫理公会大学和莱斯大学的梅茨勒和他的同事们报告说,新的系统可以在1米外分辨出隐藏物体的亚毫米细节。该系统旨在以极高的分辨率成像小物体,但可以与其他成像系统相结合,产生低分辨率的房间大小的重建。

非视线成像在医学成像、导航、机器人和国防等领域有着重要的应用。来自普林斯顿大学的Felix Heide说。我们的工作朝着使其在各种应用程序中得以使用迈出了一步。

用深度学习解决光学问题

新的成像系统使用了一个商用的相机传感器和一个强大的,但在其他方面是标准的,类似于激光笔的激光源。激光束从可见的墙壁反射到隐藏的物体上,然后又反射回墙壁上,产生一种干涉模式,称为斑纹模式,它对隐藏物体的形状进行编码。

从散斑图重建隐藏对象需要解决一个具有挑战性的计算问题。短曝光时间对实时成像是必要的,但会产生太多的噪音,现有的算法无法工作。为了解决这个问题,研究人员转向了深度学习。

“与其他非视线成像方法相比,我们的深度学习算法对噪音的鲁棒性更强,因此可以在更短的曝光时间内进行操作。”来自南卫理公会大学的共同作者Prasanna Rangarajan说。“通过准确地描述噪声,我们能够合成数据,训练算法使用深度学习来解决重建问题,而不必捕获昂贵的实验训练数据。”

看到周围的角落

研究人员测试了这项新技术,利用离墙约1米远的成像装置,重新构建隐藏在角落里的1厘米高的字母和数字的图像。使用四分之一秒的曝光长度,这种方法产生了300微米分辨率的重建。

这项研究是美国国防部高级研究计划局(DARPA)利用主动光场(REVEAL)项目革命性地提高可视性的一部分,该项目正在开发各种不同的技术来成像隐藏在角落里的物体。研究人员现在正努力使该系统在更多的应用中更加实用,方法是扩展视野,这样它就可以重建更大的物体。

当前位置:主页 > 技术知识 >

声明:本文杏鑫娱乐整理不代表个人观点,转载请注明原文,点击还能查看更多的文章;本文网址: http://www.kozbods.com/jishu/654.html

围观: 次 | 责任编辑:杏鑫

延伸阅读

SEO关键字



回到顶部