夜視攝像機(jī)拍攝的熱圖像通常是單色的、有顆粒感的，并且或多或少有點(diǎn)模糊。據(jù)26日出版的《自然》雜志報(bào)道，美國普渡大學(xué)和洛斯阿拉莫斯國家實(shí)驗(yàn)室的研究人員開發(fā)了一種熱輔助探測和測距(HADAR)系統(tǒng)，通過訓(xùn)練人工智能(AI)來確定熱像中每個(gè)像素的溫度、能量特征和物理紋理，產(chǎn)生的圖像幾乎與傳統(tǒng)相機(jī)在日光下拍攝的圖像一樣清晰，可幫助自動(dòng)駕駛車輛在所有戶外條件下更安全地運(yùn)行。

為了訓(xùn)練AI，研究人員在夜間使用復(fù)雜的熱成像相機(jī)和成像傳感器在戶外捕獲數(shù)據(jù)，這些傳感器能夠顯示整個(gè)電磁頻譜的能量發(fā)射。他們還創(chuàng)建了戶外環(huán)境的計(jì)算機(jī)模擬，以便進(jìn)行額外的AI培訓(xùn)。

研究人員表示，HADAR學(xué)會(huì)了檢測物體并估計(jì)與這些物體的距離，其準(zhǔn)確度比僅依靠傳統(tǒng)夜視技術(shù)高出10倍。它利用不可見的紅外輻射來重建夜間場景，清晰度就像白天的一樣。

但HADAR仍面臨實(shí)際應(yīng)用中的挑戰(zhàn)，如實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集、動(dòng)態(tài)模糊和成本問題，笨重且昂貴的相機(jī)和成像設(shè)備需要以更小的體積和更低的成本來制造。而其收集和處理數(shù)據(jù)的過程仍然需要大約一分鐘，理想情況下該時(shí)間在幾毫秒內(nèi)，只有這樣，才能保證無人駕駛汽車在行駛中使用該系統(tǒng)。

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