据科技日报消息,美国普渡大学和洛斯阿拉莫斯国家实验室的研究人员开发了一种热辅助探测和测距(HADAR)系统,通过训练人工智能(AI)来确定热像中每个像素的温度、能量特征和物理纹理,产生的图像几乎与传统相机在日光下拍摄的图像一样清晰,可帮助自动驾驶车辆在所有户外条件下更安全地运行。 为了训练AI,研究人员在夜间使用复杂的热成像相机和成像传感器在户外捕获数据,这些传感器能够显示整个电磁频谱的能量发射。他们还创建了户外环境的计算机模拟,以便进行额外的AI培训。 但HADAR仍面临实际应用中的挑战,如实时数据采集、动态模糊和成本问题,笨重且昂贵的相机和成像设备需要以更小的体积和更低的成本来制造。而其收集和处理数据的过程仍然需要大约一分钟,理想情况下该时间在几毫秒内,只有这样,才能保证无人驾驶汽车在行驶中使用该系统。 原文链接 —- 编译者/作者:王佳健 玩币族申明:玩币族作为开放的资讯翻译/分享平台,所提供的所有资讯仅代表作者个人观点,与玩币族平台立场无关,且不构成任何投资理财建议。文章版权归原作者所有。 |
AI增强夜视技术,视"黑暗环境"如同白日
2023-07-30 王佳健 来源:区块链网络
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