Ne potrebujete velesil, da bi videli, kaj se skriva za vogalom; Vse, kar potrebujete, so pravi algoritmi, osnovna računalniška programska oprema in navadni digitalni fotoaparat, kaže ekipa raziskovalcev v prispevku, objavljenem danes v reviji Nature .
Izumljanje učinkovitih načinov za opazovanje predmetov zunaj človekovega vidnega polja je skupni cilj znanstvenikov, ki preučujejo karkoli, od samovozečih avtomobilov do vojaške opreme. V svoji najpreprostejši obliki je to mogoče storiti s periskopom, ki je cev z več ogledali, ki preusmerijo svetlobo. Prejšnja prizadevanja, da bi to opečno in maltno napravo vnesli v digitalno dobo z uporabo občutljive, visokotehnološke opreme za merjenje časa, potrebnega, da svetloba zadene senzor, kar raziskovalcem omogoča približanje relativnega položaja, velikosti in oblike skritega predmeta. Medtem ko te tehnike opravijo delo, ga je težko uporabiti za vsakodnevno uporabo zaradi stroškov in zapletenosti, ugotavlja vodja nove študije Vivek Goyal, inženir elektrotehnike na bostonski univerzi.
Prejšnje študije so pokazale, da se lahko navadni digitalni fotoaparat uporabi za ponovno ustvarjanje 1-D slik zunaj vidnih predmetov. Goyal in njegova ekipa sta se odločila, da bosta razširila to tehniko in ustvarila 2-D slike.
Predstavitev laboratorija za eksperiment (Charles Saunders / Narava) Eksperiment je deloval takole: ekipa je digitalni fotoaparat usmerila na belo steno. Nato so okoli vogala, ki je vzporedno s kamero, postavili LCD zaslon, da bi se obrnil proti isti beli steni. Na zaslonu je bila prikazana preprosta dvodimenzionalna slika - v tem primeru goba Nintendo, rumen emotikon z rdečim stranskim klobukom ali črke BU (za univerzo Boston) z veliko, krepko rdečo pisavo. Bela stena je delovala kot ogledalo v periskopu. Z uporabo dolge osvetlitve pri fotografiranju s kamero je ekipa ujela mehko zameglitev svetlobe, ki je žarela na beli steni s zaslona.
Vendar pa obstaja razlog, da je bela stena videti bela, pravi Goyal. Za razliko od zrcala - ki odseva svetlobo v določeni smeri - stena razseva odsevano svetlobo pod vsemi različnimi koti in s prostim očesom vsako ponovno ustvarjeno sliko postane nerazumljiv nered piksaliziranih barv. Presenetljivo je lažje obnoviti skrito sliko, kadar jo nekaj blokira, imenovano tudi okluzivni objekt.
Okluzivni predmet - v tej študiji stolu podoben panel - je ekipi omogočil, da ustvari sliko z uporabo znanosti o penumbri, vsakdanjega pojava, ki nastane, ko svetloba meče delne sence v nekakšen halo okoli neprozornega predmeta.
"Penumbri so povsod, " pravi Goyal. "[Če] sedite nekje z zgornjo fluorescentno osvetlitvijo, ker vaša osvetlitev ni iz ene same točke, predmeti ne mečejo ostrih senc. Če iztegnete roko ... namesto popolnega senčenja vidite kup delnih senc. "V bistvu so te delne sence polna senca.
Kljub temu, da je okluzivni objekt blokiral del slike, so sence algoritmu zagotavljale več podatkov. Od tam je za obratno pot svetlobe potrebna preprosto fizika.
Verjetno se sliši nelogično in zapleteno, vendar je inženir elektrotehnike Genevieve Gariepy, ki je med doktoratom Heriot-Watt v Edinburghu študiral brez vidnega slikanja, opisal kot visokotehnološko igro z 20 vprašanji. V bistvu okluzijski predmet v tem poskusu deluje enako, kot bi bilo dobro vprašanje v igri.
"Nasproten problem pri [20 vprašanjih] je ugibanje, o kom [razmišljam], " razlaga. "Če igramo igro in pomislim ... recimo Donna Strickland, ki je pravkar dobila Nobelovo nagrado za fiziko. Če me vprašate 'Ali je ženska? Je živa? ' je zelo zapleteno, ker [bi ti opisi lahko veljali] za toliko ljudi. Če me vprašate "Je dobila Nobelovo nagrado?" potem postane veliko lažje uganiti, o kom razmišljam. "
Začetne meritve izgledajo kot zamegljene črne podočnjake, zato Goyal in njegova ekipa še zdaleč niso bili prepričani, da bi njihova tehnika ustvarila jasno sliko. "Prepričani smo bili, da je nekaj mogoče, [vendar pa bi to lahko bilo] resnično zelo grozno po kakovosti, " pravi Goyal.
Ko je bila prva rekreacija podrobno predstavljena, je bilo to "veliko, prijetno presenečenje, " pravi Goyal. Čeprav slika še zdaleč ni popolna, so črke berljive, barve so jasne, celo rumen obraz emotikona je bil prepoznaven. Ekipi je uspelo pridobiti enako raven natančnosti pri delu s preprostim videom.
Goyal je najbolj navdušen nad dostopnostjo te tehnologije. "Naša tehnika [uporablja] konvencionalno strojno opremo, " pravi. "Lahko si predstavljate, da bi lahko napisali aplikacijo za mobilni telefon, ki to slika. Vrsta kamere, ki jo uporabljamo, se bistveno ne razlikuje od kamere mobilnega telefona. "
Tako Goyal kot Gariepy se strinjata, da bi bila ena najverjetnejših prihodnjih uporab te tehnologije v avtonomnih vozilih. Trenutno je pri teh vozilih človek premagan, če lahko na vseh straneh zaznajo, kaj je neposredno okoli njih, vendar razpon teh senzorjev ne presega povprečnega vidnega polja človeka. Vključitev te nove tehnologije bi avtomobile lahko dvignila na naslednjo raven.
"Lahko si predstavljate, da bo avtomobil lahko zaznal, da je otrok na drugi strani parkiranega avtomobila ali da bi se lahko zaznal, ko se približujete križišču v mestnem kanjonu, da prihaja navzkrižni promet, ki ga ni v vašem vidno linijo, "pravi Goyal. "To je optimistična vizija, vendar ne nerazumna."
