波士頓大學(xué)(Boston University)的一個(gè)工程師團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一款人工智能軟件，將普通相機(jī)變成了潛望鏡。
它使用一種算法來(lái)解密鏡頭捕捉到的數(shù)據(jù)，以令人印象深刻的細(xì)節(jié)再現(xiàn)隱藏的物體。
在一次演示中，研究小組展示了他們可以利用墻壁作為鏡子，在不到一分鐘的時(shí)間里重建從直接視線中看不到的東西。
這在以前只能通過(guò)昂貴的專業(yè)光學(xué)系統(tǒng)來(lái)實(shí)現(xiàn)，但是這種更簡(jiǎn)單的技術(shù)代表了在觀察被遮蔽物體方面的一個(gè)重大進(jìn)步。
從理論上講，這種人工智能軟件可以用于汽車，通過(guò)發(fā)現(xiàn)靠近死角的車輛等危險(xiǎn)來(lái)避免碰撞。
“它只是數(shù)碼相機(jī)上的軟件。理論上，我們可以編寫一個(gè)手機(jī)應(yīng)用程序，”該研究的負(fù)責(zé)人維維克·戈亞爾(Vivek Goyal)博士說(shuō)。
“它能給出很棒的照片嗎?目前還不能。但這意味著數(shù)百萬(wàn)人可能很快就會(huì)玩這個(gè)游戲。”
Goyal博士和他的團(tuán)隊(duì)使用一臺(tái)標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)碼相機(jī)和一臺(tái)中檔筆記本電腦，通過(guò)將數(shù)碼相機(jī)對(duì)準(zhǔn)它們投射在附近墻上的模糊陰影，拼湊出隱藏的場(chǎng)景。
啞光墻不能像反射表面那樣反射光線，而且會(huì)向各個(gè)方向散射光線，因此最初的反射圖像只是一片模糊。
然后，他們的算法通過(guò)在不同的點(diǎn)上使用光影來(lái)重建隱藏在角落里的物體，從而創(chuàng)建快照。
戈亞爾博士補(bǔ)充說(shuō):“從本質(zhì)上說(shuō)，計(jì)算可以把一面無(wú)光的墻變成一面鏡子。”
為了概述該軟件的準(zhǔn)確性，作者展示了視頻游戲角色的隱藏圖像——包括測(cè)試過(guò)程中他們的臉、字母和圖案等細(xì)節(jié)。
該程序使用工程師的算法從數(shù)字圖像中找出一個(gè)隱藏的場(chǎng)景大約需要48秒，但戈亞爾博士相信，如果計(jì)算機(jī)的能力更強(qiáng)，它可以做得更快。
他還說(shuō)，提高對(duì)周圍環(huán)境的意識(shí)、注意到停在汽車另一邊的孩子或十字路口附近的危險(xiǎn)可能非常有價(jià)值。
此前，麻省理工學(xué)院的研究人員已經(jīng)成功利用無(wú)線電波來(lái)“透視”墻壁。通過(guò)發(fā)射比標(biāo)準(zhǔn)Wi-Fi輕微1000倍的超低功率無(wú)線電信號(hào)，他們不僅能探測(cè)到墻后的人，還能精確地追蹤他們的行動(dòng)。
比起會(huì)讓被觀測(cè)目標(biāo)受到輻射的X光，顯然無(wú)線電波會(huì)讓人們更樂(lè)意接受。
經(jīng)過(guò)視頻訓(xùn)練的人工智能可以辨別那些雜亂的無(wú)線電信號(hào)，使它能夠?qū)⒛切┍粯?biāo)記的目標(biāo)與穿過(guò)墻壁的微弱無(wú)線電反射信號(hào)聯(lián)系起來(lái)。
該系統(tǒng)能夠識(shí)別83%的個(gè)體，并確定他們的獨(dú)特特征和運(yùn)動(dòng)風(fēng)格。而且，這個(gè)無(wú)線電系統(tǒng)是不會(huì)顯示出人們的衣服的，只會(huì)顯示出火柴棍狀的圖形。這也減少了有些人會(huì)擔(dān)心的侵犯隱私問(wèn)題。
【來(lái)源：前瞻網(wǎng)】
