Этот сценарий – один из многих, что исследователи в Стэнфордском университете воображают для системы, которая может произвести изображения объектов, скрытых от представления. Они сосредоточены на заявлениях на автономные транспортные средства, у некоторых из которых уже есть подобные основанные на лазере системы для обнаружения объектов вокруг автомобиля, но другое использование могло включать наблюдение через листву от воздушных транспортных средств или предоставления спасательным командам способности найти людей заблокированными на представление стенами и щебнем.«Это походит на волшебство, но идея не отображение угла обзора на самом деле выполнимо», сказал Гордон Вецштейн, доцент электротехники и ведущий автор бумаги, описывающей эту работу, изданную 5 марта по своей природе.
Наблюдение невидимогоСтэнфордская группа не одна в развивающихся методах для живых лазеров вокруг углов, чтобы захватить изображения объектов. Где это исследование достижения область находится в чрезвычайно эффективном и эффективном алгоритме исследователи, развитые, чтобы обработать заключительное изображение.
«Существенная проблема в не отображение угла обзора выясняет эффективный способ возвратить 3D структуру скрытого объекта от шумных измерений», сказал Дэвид Линделл, аспирант в Stanford Computational Imaging Lab и соавтор бумаги. «Я думаю, что большое воздействие этого метода – то, как в вычислительном отношении эффективный это».Для их системы исследователи устанавливают лазер рядом с очень чувствительным датчиком фотона, который может сделать запись даже единственной частицы света. Они стреляют в импульсы лазерного света в стене и, невидимые для человеческого глаза, тех импульсов сильный удар от объектов за углом и приходят в норму к стене и к датчику.
В настоящее время этот просмотр может взять от двух минут до часа, в зависимости от условий, таких как освещение и отражательная способность скрытого объекта.Как только просмотр закончен, алгоритм распутывает пути захваченных фотонов и, как мифическая технология улучшения изображения телевизионных шоу преступления, расплывчатая капля принимает намного более острую форму.
Это делает все это в меньше, чем секунда и так эффективно, чтобы это могло работать на обычном ноутбуке. На основе того, как хорошо в настоящее время работает алгоритм, исследователи думают, что они могли ускорить его так, чтобы это было почти мгновенно, как только просмотр завершен.
В ‘дикую местность’Команда продолжает работать над этой системой, таким образом, это может лучше обращаться с изменчивостью реального мира и закончить просмотр более быстро. Например, расстояние до объекта и суммы рассеянного света может мешать их технологии видеть световые частицы, это должно решить потрясающие объекты.
Эта техника также зависит от анализа рассеянных световых частиц, которые намеренно в настоящее время игнорируются системами наведения в автомобилях – известный как системы ОПТИЧЕСКОГО ЛОКАТОРА.«Мы полагаем, что алгоритм вычисления уже готов к системам ОПТИЧЕСКОГО ЛОКАТОРА», сказал Мэтью О’Тул, постдокторский ученый в Stanford Computational Imaging Lab и автор co-лидерства статьи. «Ключевой вопрос состоит в том, если текущие аппаратные средства систем ОПТИЧЕСКОГО ЛОКАТОРА поддерживают этот тип отображения».
Прежде чем эта система – готовая дорога, это должно будет также работать лучше при свете дня и с объектами в движении, как прыгающий мяч или бегущий ребенок. Исследователи действительно проверяли свою технику успешно снаружи, но они работали только с непрямым светом. Их технология действительно выполняла особенно хорошо выбирающие объекты retroreflective, такие как одежда безопасности или дорожные знаки. Исследователи говорят что, если технология была помещена в автомобиль сегодня, что автомобиль мог легко обнаружить вещи как дорожные знаки, жилеты безопасности или дорожные маркеры, хотя это могло бы бороться с человеком, носящим нерефлексивную одежду.
«Это – большой шаг вперед для нашей области, которая, надо надеяться, принесет пользу всем нам», сказал Вецштайн. «В будущем мы хотим сделать его еще более практичным в ‘дикой природе’».Вецштайн – также доцент, любезностью, информатики и члена Стэнфорда Био-Кс и Стэнфордского Института Нейронаук.