Forscher haben eine neue Technik entwickelt, die künstliche Intelligenz (KI) und Wärmebildgebung kombiniert, um auch bei Dunkelheit klare und detaillierte Bilder zu erzeugen. Die derzeitige Wärmebildgebungstechnologie liefert aufgrund des sogenannten Ghosting-Phänomens, bei dem Hitze Objektdetails überwältigt, unscharfe Bilder. Die Forscher haben eine Wärmebildkamera verwendet, die verschiedene Wellenlängen des Infrarotlichts unterscheidet und sie mit einem KI-gesteuerten Computerprogramm kombiniert. Diese Kombination hat die vom Computer erfassten Informationen entwirrt und temperatur-, textur- und materialtypabhängige Objektdetails im Bild aufgedeckt, was zu hellen, detaillierten Bildern führt.

Die Technik hat das Potenzial, die Navigation von selbstfahrenden Fahrzeugen bei Nacht zu verbessern, indem klare Bilder bei schwachem Licht geliefert werden und eine genaue Abstandsmessung ermöglicht wird. Im Gegensatz zu aktuellen kamerabasierten Methoden, die Signale von Objekten reflektieren, erfordert diese Technik kein Aussenden eines Signals. Dies könnte von Vorteil in einer Welt mit immer mehr autonom fahrenden Autos sein, da mehrere Fahrzeuge, die Signale verwenden, für Verwirrung sorgen könnten. Die aktuelle Technologie ist jedoch aufgrund ihrer Größe (eine halbe Meterseite) und hohen Kosten (über 1 Million US-Dollar) nicht praktikabel für Echtzeitanwendungen im Bereich des autonomen Fahrens. Jedes von der Kamera aufgenommene Bild dauert etwa eine Sekunde, was zu langsam für Echtzeitentscheidungen ist.

Die Forscher, die an der Studie beteiligt waren, sind der Meinung, dass zukünftige Fortschritte in dieser Technologie erhebliche Auswirkungen auf selbstfahrende Fahrzeuge und Roboter haben könnten. Die Fähigkeit, hochwertige Bilder bei schwachem Licht zu erhalten, könnte unsere evolutionäre Neigung zum Licht überwinden und die Kluft zwischen Tag und Nacht überbrücken. Es ist jedoch weitere Entwicklung notwendig, um die Technologie kleiner, schneller und erschwinglicher zu machen, bevor sie für den weitverbreiteten Einsatz geeignet ist.

Einführung

Übersicht über die neue Technik, die künstliche Intelligenz (KI) und Wärmebildgebung kombiniert, um auch bei schlechten Lichtverhältnissen detaillierte Bilder zu erstellen.

Herausforderungen mit der aktuellen Wärmebildtechnologie

Erklärung der Einschränkungen der aktuellen Wärmebildtechnologie, einschließlich des Phänomens des “Ghostings” und unscharfer Bilder.

Die Lösung: KI-gestützte Wärmebildgebung

Diskussion des Ansatzes der Forscher, bei dem eine Wärmebildkamera verwendet wird, die verschiedene Wellenlängen des Infrarotlichts unterscheidet und mit einem KI-gestützten Computerprogramm gekoppelt wird.

Informationsaufbereitung mit KI

Erklärung, wie das KI-gestützte Computerprogramm die von der Wärmebildkamera erfassten Informationen analysiert und verarbeitet, um Temperatur, Textur und Materialtyp von Objekten im Bild sichtbar zu machen.

Ergebnis: Klare und detaillierte Bilder

Hervorhebung des Ergebnisses der Technik, die klare und detaillierte Bilder liefert und die Einschränkungen der aktuellen Wärmebildtechnologie überwindet.

Potentielle Anwendungen in autonomen Fahrzeugen

Erkundung der potenziellen Vorteile der KI-gesteuerten Wärmebildgebungstechnik in autonomen Fahrzeugen, insbesondere für die Navigation bei Nacht und die präzise Abstandsmessung.

Verbesserung der nächtlichen Navigation

Diskussion, wie die klaren Bilder, die die Technik liefert, die Fähigkeit autonomer Fahrzeuge verbessern können, sich bei schlechten Lichtverhältnissen zu navigieren, was die Sicherheit und Leistungsfähigkeit steigert.

Vermeidung von Problemen mit Gerätesignalen

Vergleich des signallosen Ansatzes der Technik mit aktuellen kamerabasierten Methoden und Erklärung, wie dadurch das Problem der Signalverwirrung bei mehreren autonomen Fahrzeugen vermieden wird, die Signale von Objekten reflektieren.

Aktuelle Einschränkungen und zukünftige Entwicklungen

Erklärung der aktuellen praktischen Einschränkungen der KI-gesteuerten Wärmebildgebungstechnologie, einschließlich ihrer Größe, Kosten und langsamen Bildaufnahme.

Größen- und Kostenbeschränkungen

Diskussion der großen Größe und hohen Kosten der aktuellen Technologie, die sie für Echtzeitanwendungen in autonomen Fahrzeugen ungeeignet macht.

Bildaufnahmezeit

Erklärung der einsekündigen Bildaufnahmezeit, die für Echtzeit-Entscheidungsfindung in autonomen Fahrzeugen zu langsam ist.

Zukünftige Auswirkungen und Entwicklung

Potentielle Auswirkungen von Fortschritten in der Technologie, einschließlich der Möglichkeit, die Kluft zwischen Tag und Nacht zu überbrücken, indem hochwertige Bilder bei schlechten Lichtverhältnissen erfasst werden. Es wird betont, dass weitere Entwicklungen notwendig sind, um die Technologie kleiner, schneller und kostengünstiger zu machen, bevor sie weit verbreitet eingesetzt werden kann.

Quelle

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