Найти в Дзене
TechnoNews

Машинное зрение научилось использовать радиоволны, чтобы видеть сквозь стены и в темноте

Алгоритм использует радиоволны вместо видимого света, чтобы выяснить, что люди делают, не раскрывая, как они выглядят. Машинное зрение имеет впечатляющие рекорды. Оно обладает сверхчеловеческой способностью распознавать людей, лица и предметы. Он также может распознавать различные типы действий, хотя и не совсем так, как люди только что сделали. Тяньхун Ли и его коллеги из Массачусетского технологического института нашли способ научить радиовизуальную систему распознавать действия людей, обучая их с использованием изображений видимого света. Новая система радиовидения может видеть, что люди делают в широком диапазоне ситуаций, когда визуализация видимого света не выполняется.
Командный метод использует интересный трюк. Основная идея заключается в записи видеоизображений той же сцены с использованием видимого света и радиоволн. Системы машинного зрения уже способны распознавать действия человека по изображениям видимого света. Поэтому следующим шагом является сравнение этих изображений

Алгоритм использует радиоволны вместо видимого света, чтобы выяснить, что люди делают, не раскрывая, как они выглядят.

Машинное зрение имеет впечатляющие рекорды. Оно обладает сверхчеловеческой способностью распознавать людей, лица и предметы. Он также может распознавать различные типы действий, хотя и не совсем так, как люди только что сделали.

Действия человека
Действия человека

Тяньхун Ли и его коллеги из Массачусетского технологического института нашли способ научить радиовизуальную систему распознавать действия людей, обучая их с использованием изображений видимого света. Новая система радиовидения может видеть, что люди делают в широком диапазоне ситуаций, когда визуализация видимого света не выполняется.
Командный метод использует интересный трюк. Основная идея заключается в записи видеоизображений той же сцены с использованием видимого света и радиоволн. Системы машинного зрения уже способны распознавать действия человека по изображениям видимого света. Поэтому следующим шагом является сравнение этих изображений с радиоизображениями той же сцены.

Но сложность заключается в обеспечении учебного процесса, он должен быть ориентирован на движение человека, а не на другие тонкости, такие как фон. Поэтому Ли и его коллеги вводят промежуточный этап, на котором машина генерирует трехмерные модели фигур, и они в свою очередь воспроизводят действия людей на сцене.

Модели-фигуры
Модели-фигуры

Поэтому система учится распознавать действия в видимом свете и, следовательно, распознавать те же действия, которые происходят в темноте или за стенами, с помощью радиоволн.

Это интересная работа, которая имеет значительный потенциал. Очевидное применение в сценариях, когда изображения в видимом свете дают сбой - в условиях низкой освещенности и за закрытыми дверями.

Это за пределами возможностей современных систем на основе видения.

Всем спасибо за просмотр) Подписывайтесь, будьте в курсе последних новостей, ставьте лайки и не забывайте обсуждать все в комментах:)

P.S.: Данная статья не является рекламой, а несёт собой исключительно познавательный материал)