Пять лет назад мы с мужем провели лето в Шотландии. Когда мы не работали, мы ездили по горной местности в походах и на экскурсии. Больше всего я помню туман. Кинематографические, окутывающие белые облака, появляющиеся, казалось бы, из ниоткуда, заставляя усыпанные валунами холмы и скалистые долины полностью исчезать. О, и я упоминал, что многие дороги были односторонними? Если бы мы остановились, мы бы застряли на несколько часов. Таким образом, вместо этого мы двигались вперед, щурясь на желтое свечение встречных фар сквозь туман.
Если бы только у нас была новая система визуализации, разработанная исследователями в Массачусетском технологическом институте, предназначенная для наблюдения сквозь туман и предупреждения водителей о препятствиях.
«Мы хотим видеть сквозь туман, как будто тумана не было», - говорит Гай Сатат, кандидат наук в MIT Media Lab, который руководил исследованием.
Система использует сверхбыстрые измерения и алгоритм для компьютерного удаления тумана и создания карты глубины объектов в непосредственной близости. Он использует SPAD (однофотонную лавинную диодную) камеру, которая снимает импульсы лазерного света и измеряет, сколько времени требуется для возвращения отражений. В ясных условиях это время можно использовать для измерения расстояния до объекта. Но туман вызывает рассеивание света, что делает эти измерения ненадежными. Поэтому команда разработала модель для измерения того, как именно капли тумана влияют на время возврата света. Тогда система может устранить рассеяние и создать четкую картину того, что на самом деле впереди.
Чтобы протестировать систему, команде пришлось создать фальшивый туман. Это было легче сказать, что сделано. По словам Сатата, они попробовали тот тип машины для тумана, которую можно арендовать для вечеринок, но результат был «слишком интенсивным» для их целей. В конце концов они использовали бак с двигателем увлажнителя внутри, чтобы создать камеру тумана. Они помещают небольшие объекты, такие как блоки и почтовые карточки, чтобы увидеть, как далеко и хорошо может видеть система. Результаты показали, что система работает намного лучше, чем человеческое зрение, в условиях, которые намного туманнее, чем автомобили, встречающиеся на дорогах.
Сатат и его коллеги представят доклад об их системе на Международной конференции по компьютерной фотографии в Университете Карнеги-Меллона в мае.
Сатат говорит, что, возможно, система будет работать в других условиях, таких как дождь и снег, но они еще не тестировали их. В настоящее время они стремятся сделать систему более эффективной с точки зрения фотонов, что позволит ей видеть сквозь более плотный туман на дальние расстояния. Они надеются, что однажды система получит множество реальных приложений.
«Сразу очевидное применение - автомобили с автоматическим управлением, просто потому, что в этой отрасли уже используется подобное оборудование», - говорит Сатат.
Большинство автомобильных систем без водителя (хотя и не Теслы) используют системы LIDAR (обнаружение света и дальномер), которые снимают импульсы инфракрасного света и измеряют, сколько времени потребуется, чтобы вернуться. Это похоже на первую часть системы команды MIT, только без дополнительного шага вычитания туманных фотонов из сцены. Системы LIDAR в настоящее время довольно дороги, но, как ожидается, будут дешеветь по мере их развития. Сатат и его команда надеются «прокрутить» разработку LIDAR, чтобы однажды добавить свою особенность тумана в автомобили.
Система также может быть полезна в обычных автомобилях, так как люди не могут видеть сквозь туман. Satat представляет систему «усиленного вождения», которая может убрать туман из вашего поля зрения.
«Вы бы увидели дорогу перед собой, как будто не было тумана, - объясняет он, - или машина выдаст предупреждающие сообщения о том, что перед вами есть объект».
Система была способна разрешать изображения объектов и измерять их глубину в диапазоне 57 сантиметров. (Мелани Гоник / MIT) Система также может быть полезна для самолетов и поездов, которые часто блокируются туманом. Он также может потенциально использоваться, чтобы видеть сквозь мутную воду.
Оливер Карстен, профессор Института транспортных исследований Университета Лидса, говорит, что он может представить себе технологию MIT, расширяющую возможности современных систем автоматического экстренного торможения (AEB), которые используют датчики для обнаружения препятствий впереди и вызывают торможение автомобиля., Система может сделать АЕБ более эффективным в плохую погоду.
Но, говорит Карстен, команде «нужно будет продемонстрировать свою надежность в различных условиях окружающей среды, не только в лаборатории, но и в реальном мире».
Сатат и его команда входят в группу Camera Culture Group в Media Lab, которую возглавляет Рамеш Раскар, эксперт по компьютерной фотографии. Группа работала над подобными проблемами визуализации в течение многих лет. Недавно они разработали систему, использующую лазеры и камеры, чтобы видеть объекты по углам. Они также создали систему, которая использует терагерцовое излучение для чтения первых девяти страниц закрытой книги. Технология имеет потенциал для музеев и экспертов по антикварным книгам, у которых могут быть книги или другие документы, слишком деликатные для прикосновения.
