Как искусственный интеллект повышает резкость размытых тепловизионных изображений

Обычное тепловизионное зрение отображает ночную сцену лесной дороги в призрачно-серых тонах (вверху). Новая технология на основе искусственного интеллекта принимает тепловые данные и создает более четкое изображение (внизу). Система добавляет цвет в зависимости от обнаруженных объектов, например, окрашивая воду в синий цвет.

Ф. Бао и др./Природа 2023

Луис Мелесио-Самбрано

24 августа 2023 г., 14:00

Нечеткие призрачные фигуры, которые обычно можно увидеть на тепловизионных изображениях, могут уйти в прошлое. Объединив искусственный интеллект и тепловое зрение, ученые могут создавать четкие и детальные изображения даже в темноте. Однажды этот метод может помочь улучшить способность беспилотных транспортных средств ориентироваться в ночное время. Тепловидение, которое часто используется в системах ночного видения, работает путем обнаружения источников тепла. Инфракрасные изображения размыты из-за явления, называемого ореолом. Тепло, исходящее от объекта, затмевает любые детали текстуры объекта, подобно тому, как включение света затрудняет расшифровку гравировки на лампочке.

Физик-теоретик Фанглин Бао из Университета Пердью в Уэст-Лафейете, штат Индиана, и его коллеги использовали тепловизионную камеру, которая может различать разные длины волн инфракрасного света. Исследователи соединили эту камеру с компьютерной программой, которая использует искусственный интеллект для извлечения информации из устройства и определения температуры, текстуры и типа материала объектов на изображении. Эта техника позволила создать яркие, детализированные изображения из темных ночных сцен, сообщает команда 26 июля в журнале Nature.

«Нет никаких ограничений на суровые погодные условия или ночные сценарии», — говорит инженер-электрик Мухаммад Али Фарук из Университета Голуэя в Ирландии, который не участвовал в исследовании. «Вы можете получить очень хорошие и четкие данные даже в условиях низкой освещенности».

Этот метод также может измерять расстояние примерно с той же точностью, что и современные методы на основе камеры. Это означает, что его можно использовать в беспилотных транспортных средствах, которые должны знать, когда тормозить, чтобы избежать аварии (SN: 12.10.18).

Современные беспилотные автомобили часто измеряют расстояние, отражая сигналы от объектов, подобно тому, как работает гидролокатор. Многие автономные автомобили, посылающие сигналы, могут сбить друг друга с толку. Поскольку новой технологии не нужно посылать сигнал, было бы безопаснее ее масштабировать в мире с большим количеством беспилотных автомобилей, говорят исследователи.

Несмотря на это, технология не будет путешествовать по оживленным улицам в ближайшее время. Камера огромная, около полуметра с каждой стороны, и дорогая — она стоит более 1 миллиона долларов, говорит Бао. А захват каждого изображения занимает около секунды, что слишком медленно для беспилотного автомобиля, которому необходимо реагировать на ситуации в режиме реального времени.

Тем не менее, Бао надеется, что в будущем версии этой технологии могут подойти для беспилотных транспортных средств или роботов. «Мы, люди, эволюционно предрасположены к свету», — говорит он. «Но оказывается, что ИИ может преодолеть эту давнюю дихотомию между днем ​​и ночью».

Вопросы или комментарии к этой статье? Пишите нам по адресу [email protected] | Перепечатки: часто задаваемые вопросы

Ф. Бао и др. Обнаружение и определение дальности с помощью тепла. Природа. Том. 619, 26 июля 2023 г., с. 743. дои: 10.1038/s41586-023-06174-6.

Луис Мелесио-Самбрано — стажер-научный писатель в журнале Science News летом 2023 года. Они заканчивают степень магистра в области научных коммуникаций в Калифорнийском университете в Санта-Крус, где пишут доклады по вопросам экологической справедливости и сельского хозяйства.

Наша миссия — предоставлять общественности точные и интересные новости науки. Эта миссия никогда не была более важной, чем сегодня.

Как некоммерческая новостная организация, мы не можем обойтись без вас.

Ваша поддержка позволяет нам сохранить наш контент бесплатным и доступным для следующего поколения ученых и инженеров. Инвестируйте в качественную научную журналистику, делая пожертвования сегодня.