HADAR – виявлення та визначення дальності за допомогою тепла

            Наша здатність виявляти та ідентифікувати зображення в умовах поганої видимості та в нічний час значно розвинулась завдяки таким технологіям, як сонар, радар і LiDAR. Ці системи передбачають надсилання сигналу (звуку, радіо, світла тощо) та виявлення відбитого сигналу. Однак це ускладнює використання кількох подібних систем одночасно в безпосередній близькості без створення перешкод одна одній, що робить такі технології непридатними для деяких нових застосувань, таких як, наприклад, безпілотні транспортні засоби.

            Тепловізор пропонує можливе вирішення цієї проблеми, оскільки він може пасивно спостерігати нічні сцени за допомогою інфрачервоного випромінювання об’єктів. Однак зображення, зроблені звичайними інфрачервоними камерами, як правило, не мають тонких деталей і натомість виглядають розмитими. Основна причина «розмитих» теплових зображень полягає в тому, що теплові зображення збирають як пряме випромінювання об’єкта, так і розсіяне теплове випромінювання інших об’єктів навколо. Пряме випромінювання зазвичай у 10 разів сильніше за розсіяний сигнал, але перше є безтекстурним, тоді як останнє несе текстури. Як приклад цього ефекту у видимому діапазоні, можна уявити лампочку: яскраве світло, яке вона випромінює, коли ввімкнена, не містить жодних деталей текстури на поверхні лампочки, проте ці деталі з’являться, коли лампочку освітлює інше джерело світла.

            У новій роботі [1] команда дослідників з Університету Пердью розробила набагато досконаліший підхід до тепловізорів. Вони назвали таку систему HADAR - Heat-Assisted Detection And Ranging, тобто виявлення та визначення дальності за допомогою тепла. Ця система достатньо точна, щоб вловлювати геометричні текстури в слабких, розсіяних інфрачервоних сигналах. Таких властивостей досягають за допомогою теплофізики та машинного навчання в поєднанні зі спектральною роздільною здатністю теплових зображень. HADAR використовує гіперспектральний тепловізор, який робить теплові зображення сцени для сотень різних кольорів в тепловому інфрачервоному діапазоні.

            У наших очах кольори видимого спектру обробляються комбінацією червоних, зелених і синіх фоторецепторів. HADAR створює інфрачервоні зображення на основі трьох ключових атрибутів об’єктів, які він спостерігає: температура об’єкта (T); коефіцієнт випромінювання (e), який змінюється залежно від складу матеріалу; і текстура (X), яка створює унікальні візерунки теплового випромінювання. Усі ці значення можна отримати з інфрачервоного світла, випромінюваного сценою, але спочатку вони замішані в необроблених даних. Використовуючи машинне навчання, можна роз’єднати три ключові атрибути, щоб відновити слабкі геометричні особливості в інфрачервоних сигналах, які зазвичай розмиті. Це робиться за допомогою алгоритму, який призначає різні «кольори» різним частинам сцени. Оскільки різні матеріали можна ідентифікувати за комбінацією їхніх значень T, e та X, дослідники змогли створити семантичну бібліотеку відповідних кольорів. Семантична бібліотека має окремий колір для кожної семантичної мітки, наприклад, синій для води, зелений для дерев і жовтий для піску. Кольори для матеріалів обирають виключно відповідно до їхнього звичного нам вигляду, щоб імітувати оптичне зображення в денному світлі. Завдяки цьому підходу HADAR може відображати сцени з поганою видимістю та нічні сцени так, як вони виглядають серед білого дня.

            Дослідники визнають, що ще багато чого потрібно зробити, перш ніж HADAR стане широко доступним, особливо тому, що наявні на даний момент гіперспектральні тепловізори є громіздкими, повільними та дорогими. Проте завдяки подальшим дослідженням вчені сподіваються, що ці проблеми можна буде вирішити в найближчі кілька років, що призведе до створення високошвидкісних, компактних і легких тепловізорів для HADAR. Якщо це буде досягнуто, технологія може відкрити нові можливості для широкого спектру корисних застосувань: автономної навігації, роботизації, охорони здоров’я та моніторингу дикої природи.