logo

斯坦福用普通相机和激光笔实现“穿墙透视”

斯坦福、普林斯顿等机构的研究人员在Optica期刊上发表的一项研究,提出了一种能够以高分辨率和高速度实现“非视距成像”的系统。这个系统可以区分1米外的隐藏物体,精度细节达到亚毫米级。

它具体有什么用呢?该论文作者之一Felix Heide表示,这套系统可以用来识别隐藏在障碍物后的移动车辆的车牌号,以及行人佩戴在身上的证件信息等。

Heide说:“系统基于‘非视距成像‘打造,该技术在医学、导航,机器人和国防领域都具有重要的应用。我们的研究使这些领域中的技术应用进一步深化了。”

其实此类系统并非该团队首创。去年,英特尔和斯坦福大学的科学家用几组扬声器和现成的麦克风来捕获声波回波的时间,利用这些信息,使用受地震成像启发的算法,生成隐藏物体的图像。

2017、2018和2019年,麻省理工学院的计算机科学和人工智能实验室详细介绍了一款通过分析阴影来重建视野外场景成像的非视距相机。新智元曾经对此作过详细报道:

MIT非视线成像“透视相机”:隔墙观物、影中窥人!

这次进步在哪儿?只需普通相机、普通激光笔

不过,这次的成像系统使用的是商用相机和类似于标准指示器的激光光源。光束从可见的墙壁上反射到隐藏的目标上,然后再反射回墙壁,从而产生一种特殊的光散射,称为斑点图案,利用该图案,可对隐藏的物体的形状进行编码。

为了从散斑图案中重建目标成像,研究人员使用了针对特征噪声合成数据进行训练的AI算法,从而无需捕获实验训练样本,而且只需较短的曝光时间,就能进行实时成像。

“与其他非视距成像方法相比,我们的深度学习算法更加稳健。” 论文作者之一Rangarajan说。

研究人员正在调整系统设置

研究人员通过重建1厘米高的字母和数字的图像来测试这个技术,这些目标隐藏在距墙1米的角落里。结果,研究人员使用1/4秒曝光时间,生成了分辨率为300微米的重建图像。

研究人员指出,该系统是美国国防高级研究计划局(DARPA)利用主动光场(REVEAL)实现的革命性技术,可以对隐匿在拐角处的物体进行成像。

这个系统可以与生成低分辨率、房间大小的重建成像系统结合使用,让未来的无人驾驶汽车能够“观察”停放的车辆或繁忙的十字路口的路况,也可以帮助卫星和航天器从小行星的洞穴中捕获图像。

未来研究人员还要扩展这种成像系统的视野,以便重构更大的目标,使其适于更多的应用场景。

版权声明:
《工业激光应用》网站的一切内容及解释权皆归《工业激光应用》杂志社版权所有,未经书面同意不得转载,违者必究!
《工业激光应用》杂志社。
在线咨询调查问卷期刊订阅