Новый подход к анализу тепловых изображений может улучшить видимость в темноте, особенно для беспилотных автомобилей.

Исследователи разработали метод под названием HADAR, использующий искусственный интеллект (ИИ), нейронные сети и обработку спектров излучения, который позволяет получать четкие и детализированные тепловые изображения, сравнимые с обычными дневными снимками.

Это улучшение может быть полезно в областях с высоким риском, где точность видения в условиях слабой освещенности критически важна. Исследование было опубликовано в журнале Nature.

Данный метод машинного зрения обещает быть полностью пассивным, в отличие от радара и лидара. Возможность избегать помех от других транспортных средств имеет важное значение для будущих роботов и автомобилей без водителя. Однако, прежде чем он станет практически применимым, ему предстоит преодолеть некоторые преграды.

Команда исследователей уже применяла этот метод к неподвижным изображениям, однако требуется дополнительная работа для работы с движущимися объектами и снятия размытости. Тем не менее исследователи надеются, что он найдет широкое применение — от обеспечения безопасности беспилотных автомобилей до помощи биологам в изучении дикой природы на расстоянии.