如何用AI让模糊的热视觉图像更清晰

传统的红外热像仪在描绘森林道路的夜景时会呈现出幽暗的灰色(上图)。一种新的人工智能辅助技术可获取热数据并生成更清晰的图像(下图)。系统会根据检测到的物体添加颜色，例如将水染成蓝色。

在热成像中通常看到的模糊、幽灵般的人物可能会成为过去。通过将AI和热视觉结合起来，科学家们可以制作清晰、详细的图像，即使在黑暗中也可以。这种技术有朝一日可能帮助改善自动驾驶汽车在夜间的导航能力。

热成像经常用于夜视系统，它通过检测热源来工作。红外图像之所以模糊，是因为一种叫做“幽灵”现象。物体的热量淹没了物体纹理的任何细节，就像打开灯让人难以辨认灯泡上的任何雕刻一样。

印第安纳州西拉斐特市普渡大学的理论物理学家Fanglin Bao和他的同事使用了一种可以区分不同波长红外光的热相机。研究人员将这种相机与一个计算机程序结合起来，该程序使用AI从设备中解析信息，以揭示图像中物体的温度、纹理和材料类型。这种技术可以在黑暗的夜间场景中绘制出明亮、详细的图像，该团队于7月26日在《自然》杂志上报告。

“不受恶劣天气或夜间场景的限制。”爱尔兰加尔韦大学的电气工程师Muhammad Ali Farooq说，他没有参与这项研究。“即使在低光照条件下，你也可以得到非常好、非常清晰的数据。”

这种技术还可以以与当前基于相机的方法差不多的准确度测量距离。这意味着它可以用于自动驾驶汽车，它们必须知道什么时候刹车才能避免造成事故。

目前的自动驾驶汽车通常通过向物体反射信号来测量距离，类似于声纳的工作原理。许多自主汽车发出信号可能会相互混淆。因为这种新技术不需要发出信号，所以在一个有更多自动驾驶汽车的世界里，它可能更安全地扩展，研究人员说。

即便如此，这项技术也不会很快在繁忙的街道上行驶。这种相机很笨重，每边大约半米长，而且很贵，它的价格超过了100万美元，Bao说。而且拍摄每张图像需要大约一秒钟，对于需要实时响应情况的自动驾驶汽车来说太慢了。

尽管如此，Bao期待着看到这项技术未来可能为自动驾驶汽车或机器人做些什么。“我们人类对光有一种进化上的偏见。”他说。“但事实证明，人工智能可以克服这种存在已久的昼夜之间的差异。”