財聯社8月1日訊（編輯 黃君芝）據報道，美國普渡大學埃爾莫爾家族電氣與計算機工程學院的科學家們研發了開創性的“HADAR”系統，即熱輔助檢測和測距，可使人工智能（AI）設備等能夠如同白晝一樣“穿透”漆黑，識別環境和物體。
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據悉，HADAR結合了熱物理，紅外成像和機器學習，為完全被動和物理感知的機器感知鋪平了道路。該研究小組正在為這一開創性的創新申請專利，并稱它具有辨別紋理和深度的能力，還能理解個人和周圍環境的物理特征。
科學家們認為，“HADAR”將推進機器人和自主系統的未來，這種方法可以改善典型的機器視覺和感知。他們預計，到2030年，十分之一的車輛將實現自動化，為人類服務的機器人助手將達到2000萬。
“每個機器人都將通過先進的傳感器收集周圍環境的信息，在沒有人為干預的情況下做出決定。”他們說。
傳統的主動傳感器，如激光雷達，或光探測和測距，雷達和聲納發出信號，隨后接收信號，收集有關場景的3D信息。這些方法的缺點會隨著規模的擴大而增加，包括信號干擾和對人眼安全的風險。相比之下，這對基于陽光或其他光源工作的攝像機是有利的，但在夜間、霧或雨等弱光條件下會造成嚴重障礙。
傳統的熱成像是一種完全被動的傳感方法，它收集來自場景中所有物體的不可見熱輻射。它可以在黑暗、惡劣天氣和陽光下感知。但研究人員說，這也存在一些根本性的挑戰，阻礙著它的使用。
“物體及其環境不斷地發射和散射熱輻射，導致無紋理的圖像，即眾所周知的‘重影效應’，”他們說，“一個人臉部的熱圖像只顯示輪廓和一些溫度對比度。看起來就像看到了鬼魂。這種信息、紋理和特征的損失是使用熱輻射進行機器感知的障礙。”
HADAR則不同。它結合了熱物理、紅外成像和機器學習，為完全被動和通過物理感知的機器感知鋪平了道路。研究人員說，“我們的工作建立了熱感知的信息理論基礎，表明漆黑環境下攜帶的信息量與光天化日之下相同。”
“HADAR可以生動地從雜亂的熱信號中恢復紋理，并準確地解開場景中所有物體的溫度、發射率和紋理（TeX）。它透過黑暗看到紋理和深度，就好像它是白天一樣，還可以感知RGB以外的物理屬性。令人驚訝的是，有可能像白天一樣穿透漆黑。”他們說。
RGB色彩模式是工業界的一種顏色標準，是通過對紅（R）、綠（G）、藍（B）三個顏色通道的變化以及它們相互之間的疊加來得到各式各樣的顏色的，RGB即是代表紅、綠、藍三個通道的顏色，這個標準幾乎包括了人類視力所能感知的所有顏色，是運用最廣的顏色系統之一。
研究人員說，“HADAR TeX視覺恢復了紋理并克服了重影效應。除了草地的細節外，它還恢復了水波紋、樹皮皺紋和涵洞等精細紋理。”
最新研究成果已于近期發表在了《自然》雜志上。
不過，目前的傳感器又大又重，因為HADAR算法需要多種顏色的不可見紅外輻射。為了將其應用于自動駕駛汽車或機器人，還需要縮小尺寸和價格，同時使相機運算更快。
“目前的傳感器大約需要一秒鐘來創建一個圖像，但對于自動駕駛汽車，我們需要大約30到60赫茲的幀率，或者每秒幀數。”他們說。
科學家們認為，HADAR TeX視覺的最初應用是在復雜環境中與人類互動的自動駕駛汽車和機器人。不過，該技術還可以進一步開發用于農業，國防，地球科學，醫療保健和野生動物監測。
