Un sistema de visión artificial puede ver en la oscuridad total como si fuera de día, según los investigadores
2023-08-06 17:50:03
Utilizando datos térmicos e infrarrojos combinados con procesamiento de IA, un nuevo sistema visual puede ver su entorno en total oscuridad como si fuera de día.
HADAR (heat-assisted detection and ranging) combina la física térmica, las imágenes infrarrojas y el aprendizaje automático para allanar el camino hacia una «percepción automática totalmente pasiva y consciente de la física», según el equipo de investigación de la Universidad de Purdue.
Los sensores tradicionales, como el LiDAR, el radar y el sonar, tienen problemas de interferencias en la señal y riesgos para la seguridad ocular. Las cámaras de vídeo, por su parte, funcionan mal o no funcionan en condiciones de poca luz como la noche, la niebla o la lluvia. Sin embargo, proporcionan una imagen realista del entorno.
Los sistemas de imagen térmica, por su parte, funcionan bien en la oscuridad y son en gran medida independientes de las condiciones meteorológicas y de la luz. Pero las imágenes captadas son borrosas, carecen de profundidad y sólo proporcionan una imagen abstracta del entorno.
Sistema de visión robusto para robots y vehículos autónomos que sigue siendo demasiado lento y voluminoso para el uso cotidiano
El sistema HADAR pretende combinar los mejores elementos de ambas tecnologías de visualización: Los datos visuales del robusto sistema de imagen térmica se enriquecen con los datos de profundidad de un sistema de infrarrojos, y se utiliza inteligencia artificial para añadir más detalle, profundidad y textura.
Esto permite a HADAR ver el mundo con la misma claridad en la oscuridad total que a la luz del día, según el equipo de investigación. También puede detectar características físicas más allá del alcance de la visión humana.
Pero antes de que el HADAR pueda incorporarse a coches o robots de uso cotidiano, el sistema debe hacerse más pequeño y rápido. Actualmente, sólo puede captar una imagen por segundo.
Para obtener una imagen razonablemente fluida para el ojo humano, se necesitan al menos 24 fotogramas por segundo; para aplicaciones relacionadas con la seguridad, como los coches de conducción autónoma, sería mejor 30 fotogramas por segundo o más. Además, el sistema sigue siendo demasiado caro, afirma Fanglin Bao, investigador que ha participado en su desarrollo.
Además de la conducción autónoma y la robótica, el equipo de investigadores ve posibles aplicaciones en agricultura, defensa, sanidad, geociencias y vigilancia de la vida salvaje.
La investigación cuenta con el apoyo de la agencia de defensa estadounidense DARPA, entre otros. Se está tramitando una solicitud de patente.
