Lämpöavusteinen havaitseminen eli HADAR

Zubin Jacob sähkö- ja tietokonetekniikan apulaisprofessori ja tutkija Fanglin Bao ovat kehittäneet HADARin eli lämpöavusteisen havaitsemisen ja mittauksen.

Perinteiset aktiiviset anturit, kuten LiDAR, tai valontunnistus ja etäisyys, tutka ja kaikuluotain lähettävät signaaleja ja vastaanottavat ne myöhemmin kerätäkseen 3D-tietoa kohtauksesta. Näillä menetelmillä on haittoja, jotka vain lisääntyvät, kun niitä laajennetaan, mukaan lukien signaalin häiriöt ja riskit ihmisten silmien turvallisuudelle. Vertailun vuoksi, auringonvaloon tai muihin valonlähteisiin perustuvat videokamerat ovat edullisia, mutta huonot olosuhteet, kuten yö, sumu tai sade, muodostavat vakavan esteen.

Perinteinen lämpökuvaus on täysin passiivinen tunnistusmenetelmä, joka kerää näkymätöntä lämpösäteilyä, joka on peräisin kaikista kohtauksen kohteista. Se havaitsee pimeyden, kolean sään ja auringon häikäisyn. Mutta Jacob sanoi, että perushaasteet estävät sen käyttöä nykyään.

"Esineet ja niiden ympäristö lähettävät ja sirottavat jatkuvasti lämpösäteilyä, mikä johtaa tekstuurittomiin kuviin, jotka tunnetaan nimellä "haamuefekti", Bao sanoi. ”Ihmisen kasvojen lämpökuvat näyttävät vain ääriviivat ja jonkin verran lämpötilakontrastia; ominaisuuksia ei ole, joten näyttää siltä,että olet nähnyt haamun. Tämä tiedon, tekstuurin ja ominaisuuksien menetys estää koneen havaitsemistoiminnot lämpösäteilyä käyttämällä."

HADAR yhdistää lämpöfysiikan, infrapunakuvauksen ja koneoppimisen tasoittaakseen tietä täysin passiiviselle ja fysiikkatietoisille konehavainnoille.

"Työmme rakentaa lämpöhavainnon informaatioteoreettisia perusteita osoittaakseen, että pilkkopimeys kuljettaa saman määrän informaatiota kuin kirkas päivänvalo. Evoluutio on vain tehnyt ihmisistä päiväaikaan suuntautuneita olentoja. Konekäsitys tulevaisuudesta voittaa tämän pitkän päivän ja yön välisen kaksijakoisuuden", Jacob jatkaa.

Baon mukaan: "HADAR palauttaa elävästi tekstuurin sekavasta lämpösignaalista ja erottaa tarkasti lämpötilan, emissiokyvyn ja tekstuurin eli TeX:n kaikista kohtauksen kohteista. Se näkee tekstuurin ja syvyyden pimeyden läpi kuin päivällä ja havaitsee myös fyysiset ominaisuudet RGB:n tai punaisen, vihreän ja sinisen lisäksi, näkyvän kuvantamisen tai perinteisen lämpötunnistuksen. On yllättävää, että pilkkopimeyden läpi on mahdollista nähdä kuin kirkkaassa päivänvalossa."

Tiimi testasi HADAR TeX -näön maastossa jossa se palautti tekstuurit ja voitti haamukuvan", Bao kommentoi. "Se palautti hienoja tekstuureja, kuten veden väreitä ja ruohoisen maan yksityiskohtien."

Lisäparannukset HADARiin parantavat hardware-laitteiston kokoa ja tiedonkeruunopeutta.

"Nykyinen anturi on suuri ja raskas, koska HADAR-algoritmit vaativat monia näkymättömän infrapunasäteilyn värejä", Bao sanoi. "Jotta sitä voidaan soveltaa itseajaviin autoihin tai robotteihin, meidän on kutistettava kokoa ja hintaa samalla, kun kamerat on nopeutettava. Nykyisellä anturilla yhden kuvan luominen kestää noin sekunnin, mutta autonomisille autoille tarvitsemme noin 30–60 hertsin kuvataajuutta tai kuvaa sekunnissa.

HADAR TeX -vision alkuperäiset sovellukset ovat automatisoituja ajoneuvoja ja robotteja, jotka ovat vuorovaikutuksessa ihmisten kanssa monimutkaisissa ympäristöissä. Teknologiaa voitaisiin kehittää edelleen maatalouteen, puolustukseen, geotieteisiin, terveydenhuoltoon ja villieläinten seurantaan.

Aiheesta aiemmin:

Jäljittelee ihmisen näkö- ja muistikykyjä

Parempaa näkökykyä roboteille

Nopeita ja herkkiä grafeenibolometrejä