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AI機(jī)器識別突破登Nature封面,加速第四次工業(yè)革命,論文一作為浙大校友

時(shí)間: 2023-08-23 12:36:08 來源: 騰訊網(wǎng)

新智元報(bào)道

編輯:潤 Lumina


(相關(guān)資料圖)

【新智元導(dǎo)讀】HADAR技術(shù)攻克了機(jī)器夜間識別的難題,加速第四次工業(yè)革命!

一夜之間,機(jī)器夜間識別的難題就被攻克了!

一篇AI與熱物理學(xué)結(jié)合幫助機(jī)器在夜間成像的文章登上了Nature的封面。

文章的一作是畢業(yè)于浙江大學(xué)的Fanglin Bao,現(xiàn)在為普度大學(xué)研究員。

作者甚至認(rèn)為,這項(xiàng)技術(shù)能夠加速第四次工業(yè)革命的進(jìn)程!

這項(xiàng)名為HADAR的技術(shù),由來自普度大學(xué)和密歇根州立大學(xué)的研究人員研發(fā)而出。

讓機(jī)器能像白天一樣識別周圍的環(huán)境,完成測距等一系列任務(wù),對于自動駕駛等行業(yè)來說是革命性的突破。

長久以來,機(jī)器夜視很難做到像日天那樣清晰。

對于夜間機(jī)器感知問題的處理,最先進(jìn)的辦法是利用熱成像技術(shù)來重現(xiàn)環(huán)境。

但是夜視攝像機(jī)成像一般是單色的,而使用熱成像技術(shù)拍攝,則會因?yàn)椴蹲降教嗖槐匾臒嵝盘枺瑢?dǎo)致成像時(shí)出現(xiàn)許多「噪音」,導(dǎo)致物體「重影」。

具體來說,因?yàn)槲矬w和環(huán)境不斷發(fā)射和散射熱輻射,場景的物理屬性,即溫度(T,物理狀態(tài))、發(fā)射率(e,材料指紋)和紋理(X,表面幾何形狀)混合在光子流中而無法被清晰的識別。

這就是熱成像結(jié)果中缺乏紋理相關(guān)的重影效應(yīng)「Ghost Effect」的來源。

以一個(gè)燈泡為例,人眼只有當(dāng)燈泡關(guān)閉時(shí)才能看到燈泡表面的幾何紋理。

因?yàn)楫?dāng)燈泡打開時(shí),反射所呈現(xiàn)的紋理在直接發(fā)射的光線中會完全消失,這是我們?nèi)粘=?jīng)驗(yàn)中熟悉的場景。

TeX技術(shù)解決重影效應(yīng)

研究團(tuán)隊(duì)首先提出了一種被稱為「TeX分解」和「TeX視覺」的基礎(chǔ)技術(shù)來解決重影效應(yīng)。

該方法能有效地從雜亂的熱信號中恢復(fù)紋理。

再訓(xùn)練算法來識別已知材料(如玻璃、木材或織物)的獨(dú)特發(fā)射光譜。

通過識別場景中的這些已知特征,該算法可以表征它觀察到的對象。

然后,剩下的任務(wù)就是處理環(huán)境信號和「噪音」,不讓它們從目標(biāo)物體上反射并進(jìn)入相機(jī)。

再通過逆向工程來評估噪聲信號如何反射和散射,這個(gè)算法就可以填充有關(guān)每個(gè)對象紋理的信息,從而為圖像提供更高水平的細(xì)節(jié)。

具體的過程如下圖所示。

完成的效果和現(xiàn)有的熱能視覺解決方案一對比,不知道高到哪里去了。

HADAR系統(tǒng)

在TeX技術(shù)的基礎(chǔ)上,研究人員進(jìn)一步研發(fā)出了熱輔助檢測和測距(HADAR)技術(shù),基本上攻克了機(jī)器夜間識別的問題。

簡單來說,TeX技術(shù)主要是解決成像的問題,而HADAR是一個(gè)識別系統(tǒng),在TeX優(yōu)秀成像的基礎(chǔ)上更精確地完成復(fù)雜的識別,測距等任務(wù)。

HADAR是一種機(jī)器感知范式的徹底轉(zhuǎn)變, 它與之前的主動發(fā)出雷達(dá)、激光的成像手段不同。

它不主動發(fā)出任何信號,只接受來自環(huán)境中的熱信號。

大氣透射窗口(Atmospherical transmittance window)和場景溫度決定了HADAR的工作波長。

研究人員表示,HADAR可能代表了未來機(jī)器視覺技術(shù)的重要方向和特征。

因?yàn)殡S著自動駕駛、無人機(jī)之類技術(shù)的發(fā)展,來自不同機(jī)器的信號可能會越來越多地相互干擾,而HADAR能夠非常好地解決這些問題。

此外,HADAR將熱光子流作為輸入,記錄高光譜熱立方體圖像,通過TeX分解處理重影,并生成TeX視覺以實(shí)現(xiàn)改進(jìn)的檢測和測距。

研究團(tuán)隊(duì)也在論文中分享了他們搭建的兩個(gè)原型系統(tǒng)作為實(shí)例:

第一個(gè)原型系統(tǒng)

低端HADAR原型基于商用FLIR熱成像相機(jī),并配備了定制設(shè)計(jì)的光譜模塊(見下圖)。

他們在夜晚的戶外場景中放置了一輛汽車、一個(gè)人和一個(gè)愛因斯坦剪影(模擬一個(gè)幾何形狀的人),來說明HADAR如何解決幻影制動問題。

上圖顯示,RGB光學(xué)成像(a)和稀疏的LiDAR點(diǎn)云(c;Velodyne Puck VLP-16)都無法區(qū)分真實(shí)尺寸的愛因斯坦卡板。

此外,由于汽車反射率低,LiDAR難以檢測黑色汽車,而光學(xué)相機(jī)在黑暗中無法看到物體。

HADAR在相應(yīng)的材料區(qū)域(皮膚-織物)檢測到人體,并清楚地將其與紙板區(qū)分開來,克服了幻影制動問題。

HADAR利用物理背景進(jìn)行真實(shí)世界感知的優(yōu)勢將在自主導(dǎo)航和野生動物監(jiān)測中得到充分利用。

因?yàn)槌艘曈X外,還需要識別多種物理屬性,以確保安全性或者用于科學(xué)研究的有效性。

第二個(gè)原型系統(tǒng)

研究人員的高端應(yīng)用HADAR原型基于一臺推掃式高光譜成像儀。

他們使用越野場景來展示TeX視覺如何通過物理背景看到紋理,并且HADAR在夜晚的測距性能優(yōu)于熱測距技術(shù),其準(zhǔn)確度可與白天的RGB立體視覺相媲美。

下圖展示了在夜晚的真實(shí)TeX視覺,包括材料識別和紋理恢復(fù)。

下圖顯示了夜晚TeX視覺、夜晚熱視覺和白天RGB視覺的立體視覺度量統(tǒng)計(jì)。

下圖b中基于RGB深度度量標(biāo)準(zhǔn)化的度量比較清楚地表明,HADAR夜晚測距技術(shù)優(yōu)于熱測距技術(shù),并與白天RGB立體視覺相匹配,可簡寫為「TeX_night>RGB_day>IR_night」。

有關(guān)通用HADAR測距技術(shù),見下圖。

而業(yè)界對這個(gè)研究持非常樂觀的態(tài)度:

HADAR能夠確定場景中物體的組成,如果它能與傳統(tǒng)成像技術(shù)結(jié)合,那么,不論白天黑夜,它都可以為我們提供更多關(guān)于場景的獨(dú)特信息。

但要指出的是,這個(gè)研究目前僅在靜止的圖像上進(jìn)行,需要進(jìn)一步提升收集測量值速度,以及處理運(yùn)動模糊問題。

想要將這個(gè)研究應(yīng)用在現(xiàn)實(shí)中,還有很多挑戰(zhàn)。

華人作者介紹

Fanglin Bao

Fanglin Bao博士2011年6月在浙江大學(xué)獲得物理學(xué)學(xué)士學(xué)位,并于2016年6月在浙江大學(xué)獲得光學(xué)博士學(xué)位。目前研究的是張量網(wǎng)絡(luò)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在量子物理中的應(yīng)用。

Xueji Wang

Xueji Wang 就讀于美國普渡大學(xué)電氣與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院,研究方向?yàn)闊彷椛洹⒐馄癖砻鎽B(tài)等,并在CLEO會議上發(fā)表了兩篇文章。

Liping?Yang

Liping Yang是地理信息科學(xué)(GIScience)和地理空間人工智能(GeoAI)助理教授?,F(xiàn)專注于技術(shù)圖表圖像分析的計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)算法開發(fā)。

參考資料:

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責(zé)任編輯:QL0009

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