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與以前的熱視覺形式相比，新技術(shù)可創(chuàng)建更清晰、更有質(zhì)感的夜間圖像。圖片來源：祖賓·雅各布人/《自然》
科技日報記者?張佳欣
夜視攝像機拍攝的熱圖像通常是單色的、有顆粒感的，并且或多或少有點模糊。據(jù)26日出版的《自然》雜志報道，美國普渡大學和洛斯阿拉莫斯國家實驗室的研究人員開發(fā)了一種熱輔助探測和測距（HADAR）系統(tǒng)，通過訓練人工智能（AI）來確定熱像中每個像素的溫度、能量特征和物理紋理，產(chǎn)生的圖像幾乎與傳統(tǒng)相機在日光下拍攝的圖像一樣清晰，可幫助自動駕駛車輛在所有戶外條件下更安全地運行。
為了訓練AI，研究人員在夜間使用復雜的熱成像相機和成像傳感器在戶外捕獲數(shù)據(jù)，這些傳感器能夠顯示整個電磁頻譜的能量發(fā)射。他們還創(chuàng)建了戶外環(huán)境的計算機模擬，以便進行額外的AI培訓。
研究人員表示，HADAR學會了檢測物體并估計與這些物體的距離，其準確度比僅依靠傳統(tǒng)夜視技術(shù)高出10倍。它利用不可見的紅外輻射來重建夜間場景，清晰度就像白天的一樣。
但HADAR仍面臨實際應(yīng)用中的挑戰(zhàn)，如實時數(shù)據(jù)采集、動態(tài)模糊和成本問題，笨重且昂貴的相機和成像設(shè)備需要以更小的體積和更低的成本來制造。而其收集和處理數(shù)據(jù)的過程仍然需要大約一分鐘，理想情況下該時間在幾毫秒內(nèi)，只有這樣，才能保證無人駕駛汽車在行駛中使用該系統(tǒng)。
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