Глубокое обучение позволяет в режиме реального времени изображения по углам

Исследователи использовали всю мощь тип искусственного интеллекта, известной как глубокое обучение, чтобы создать новую лазерную систему, которая может изображения вокруг углов в реальном времени. При дальнейшем развитии система может позволить самоуправляемые автомобили «смотреть» вокруг припаркованных машин или оживленных перекрестках, чтобы увидеть опасности или пешеходов. Он также может быть установлен на спутниках и космических аппаратов для решения таких задач, как Захват изображений в пещере на астероиде.

«По сравнению с другими подходами, наши non-линия визирования система визуализации обеспечивает уникально высоким разрешением и скоростью обработки изображений», — сказал руководитель исследовательской группы Кристофер А. Мецлер из Стэнфордского университета и Университета Райса. «Эти атрибуты позволяют приложений, которые иначе не могли бы быть возможными, такие как чтение номерного знака скрытой машине, так как это управлять или читать значок носить кто-то шел по другой стороне угла.»

В оптики, оптическое общество журнал для высокоэффективных исследований, Мецлер и его коллеги из Принстонского университета, Южного методистского университета, Университета Райса и сообщить, что новая система сможет отличить субмиллиметрового детали скрытого объекта от 1 метра. Система предназначена для изображения небольших объектов с очень высоким разрешением, но могут быть объединены с другими системами визуализации, которые производят с низким разрешением комнату реконструкций.

«Вне линии визирования изображения имеет важные применения в области медицинской визуализации, навигации, робототехника и обороны», — сказал соавтор Феликс Хайде из Принстонского университета. «Наша работа делает шаг в сторону, позволяя его использовать в разнообразие таких приложений.»

Решение проблемы оптики с более углубленным изучением

Новая система визуализации использует имеющийся в продаже датчик камеры и мощный, но в остальном стандарт, лазерный источник, который похож на тот, что нашли в лазерную указку. Лазерный луч отражается от видимой стены на скрытый объект, а затем обратно на стену, создавая интерференционную картину, известную как спекл-структуру, которая кодирует форму скрытых объектов.

Восстановление скрытых объектов от спекл требует решения сложной вычислительной проблемой. Короткого времени экспозиции, необходимых для реальном-времени изображения, но производят слишком много шума для существующих алгоритмов для работы. Чтобы решить эту проблему, ученые обратились к глубокому изучению.

«По сравнению с другими подходами для некурящих линии визирования изображений, алгоритм глубокого обучения является гораздо более устойчивой к шуму и, следовательно, может работать с гораздо более короткое время экспозиции», — сказал соавтор Прасанна Рангаражан из Южного методистского университета. «Точно характеризующий этот шум, нам удалось синтезировать данные для обучения алгоритма для решения задачи реконструкции с использованием глубокого обучения без создания дорогостоящей экспериментальной подготовки данных».

Видеть вокруг углов

Исследователи протестировали новый метод по восстановлению изображений в 1 сантиметр высотой букв и цифр скрывается за углом с помощью настройки визуализации около 1 метра от стены. С помощью выдержка длиной в четверть секунды, подход произведенной реконструкции с разрешением 300 мкм.

Это исследование является частью революционного повышения DARPA в видимости за счет использования активных световых полей программа (показать), которая разрабатывает различные методики, в изображения, скрытые объекты вокруг углов. Исследователи теперь работают, чтобы сделать систему практически дополнительные приложения, расширяя поле зрения, так что он может реконструировать крупные объекты.

сделать разницу: спонсорские возможности