科技日报 张佳欣
夜视摄像机拍摄的热图像常日是单色的、有颗粒感的，并且或多或少有点模糊。据26日出版的《自然》杂志宣布，美国普渡大学和洛斯阿拉莫斯国家实验室的研究职员开拓了一种热赞助探测和测距（HADAR）系统，通过演习人工智能（AI）来确定热像中每个像素的温度、能量特色和物理纹理，产生的图像险些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。
为了演习AI，研究职员在夜间利用繁芜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全体电磁频谱的能量发射。他们还创建了户外环境的打算机仿照，以便进行额外的AI培训。
研究职员表示，HADAR学会了检测物体并估计与这些物体的间隔，其准确度比仅依赖传统夜视技能赶过10倍。它利用不可见的红外辐射来重修夜间场景，清晰度就像白天的一样。
但HADAR仍面临实际运用中的寻衅，如实时数据采集、动态模糊和本钱问题，笨重且昂贵的相机和成像设备须要以更小的体积和更低的成本来制造。而其网络和处理数据的过程仍旧须要大约一分钟，空想情形下该韶光在几毫秒内，只有这样，才能担保无人驾驶汽车在行驶中利用该系统。
（来源：科技日报）
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