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图1 “热辅助检测和测距”改善自动驾驶汽车等设备的夜间视觉。
据2023年8月2日报道，普渡大学等机构的研究人员开发了一种被称为“热辅助探测和测距系统（HADAR）”的新系统 。借助该系统，可以在环境不佳的情况下获得精细的环境图像，细节与精度和传统相机在明亮日光下拍摄的图像相当。该研究论文已作为Nature期刊封面文章发表。
HADAR 结合了热物理学、红外成像和机器学习技术，在不受雾、烟和黑暗等视觉障碍的影响下，能够穿透光学杂波来检测物体的温度、材料成分和热辐射模式。因此，HADAR 可全天时全天候地创建极其详细、清晰的图像。
为了训练 HADAR 系统，研究人员在夜间使用先进的热成像相机和能够显示电磁波谱能量辐射的成像传感器在户外捕获数据。他们还创建了对户外环境的计算机模拟，以便进行额外的 AI 训练。
普渡大学表示，“HADAR 学会了探测物体并估计与这些物体的距离，其精度是传统夜视技术的 10 倍。而且，HADAR 在夜间的性能与传统物体探测系统在白天的性能相当。”
“声纳、雷达和激光雷达等会发出信号并收到返回信息，以推断物体是否存在及其与物体的距离。除了相机所拥有的视觉能力之外，在环境照明较差的情况下，它们还提供了场景的额外信息。然而，HADAR 却可以利用不可见的红外辐射来重建夜间场景，清晰度就像白天一样。”
图2 HADAR的应用实例。
其中有一位真人和一个人形纸板。RGB 光学成像和稀疏 LiDAR 点云都无法区分真人和人形纸板，并且 LiDAR 还难以探测到夜间条件下的车辆。而 HADAR 探测到相应材料区域（皮肤?+?织物）中的人，将其与纸板清楚地区分开来，克服了「幻象制动」问题。
为进一步投入使用，HADAR仍需在硬件尺寸和数据采集速度方面实现突破。研究团队表示希望这项技术能够得到广泛应用，从自动驾驶到帮助生物学家远程追踪野生动物。
（八三五八所 杨茗）
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