一种新型的热成像技术以醒目的色彩观察世界

研究人员设计了一种全新的相机成像系统，该系统基于对热信号的AI解释。一旦改进，“热辅助检测和测距”,也就是HADAR，有朝一日可能会彻底改变自动驾驶汽车和机器人感知周围世界的方式。

机器人仅使用热特征相机观察周围环境的图像仍然停留在科幻领域，这是有原因的——基本物理学。尽管物体不断发出热辐射，但这些粒子随后会扩散到附近的环境中，导致热视觉标志性的模糊、无纹理图像，可以理解，这一问题被称为“重影”。

根据7月26日发表在《自然》杂志上的论文，普渡大学和洛斯阿拉莫斯国家实验室的研究人员使用机器学习算法显著解决了这一持续存在的问题。利用专门为这项任务训练的人工智能，该团队能够从商业红外相机捕捉的信息中推导出物体和周围环境的物理特性。HADAR穿透光学杂波，检测温度、材料成分和热辐射模式，而不考虑雾、烟和黑暗等视觉障碍。因此，HADAR的深度和纹理渲染可以在一天中的任何时间或环境中创建令人难以置信的详细、清晰的图像。

普渡大学电气与计算机工程教授、文章合著者祖宾·雅各布（Zubin Jacob）在接受《大众科学》杂志采访时表示：“声纳、雷达和激光雷达等主动设备会发出信号并检测反射，以推断出任何物体的存在/不存在及其距离。这除了提供摄像机视觉外，还提供了场景的额外信息，尤其是当环境照明较差时。”HADAR从根本上是不同的，它使用不可见的红外辐射来重建夜间场景，像白天一样清晰。

只要看一眼HADAR的视觉效果图，就可以清楚地看到(可以这么说)，这项技术很快就会成为自动驾驶汽车、自动机器人、甚至公共活动中的非接触式安全检查等人工智能系统的重要组成部分。尽管如此，由于热传感器的存在，在汽车实现全天候导航之前还有一些障碍——hadar目前价格昂贵，需要实时校准，而且仍然容易受到环境障碍的影响，从而降低了其准确性。尽管如此，研究人员仍然相信这些障碍可以在不久的将来被克服，从而使HADAR能够进入日常系统。尽管如此，HADAR已经证明至少对它的创建者之一是有益的。