Умение заглядывать в запертую комнату сквозь дверь когда-то было навыком супергероев – но теперь ученые превзошли их.
Получение изображений вне зоны прямой видимости (сокращенно NLOS) - отнюдь не новая идея. Это умный метод, который на протяжении многих лет совершенствовался в исследовательских лабораториях для создания камер, которые могут заглядывать за углы и генерировать изображения объектов, которые в противном случае не попадали бы в поле зрения объектива или были бы заблокированы рядом препятствий. Раньше в этой технике использовались плоские поверхности, такие как полы или стены, которые находились в пределах прямой видимости как камеры, так и объекта, который мешает обзору.
Работает это так: серия световых импульсов, исходящих от камеры (обычно лазерных) отражается от этих поверхностей, а затем отскакивает от скрытого объекта, прежде чем в конечном итоге вернуться к датчикам камеры. Затем алгоритмы используют информацию о том, сколько времени потребовалось свету для возвращения, на основании чего генерируют изображение того, что камера видеть не может. Разрешение результатов невысокое, но обычно они достаточно подробны, чтобы легко определить, о чем идет речь.
Это невероятно умный метод, и однажды он может стать очень полезной технологией для таких устройств, как автономные автомобили, которые потенциально смогут обнаруживать скрытые опасности, спрятанные за углами, задолго до того, как они будут видны пассажирам в транспортном средстве – это поможет избежать внезапных столкновений. Но современные методы NLOS имеют большое ограничение: они зависят от большой отражающей поверхности, на которой можно измерить световые отражения, исходящие от скрытого объекта. Попытка представить, что находится внутри закрытой комнаты снаружи, раньше была практически неосуществима – но теперь все изменилось.
Метод визуализации через замочную скважину, разработанный исследователями из Лаборатории компьютерной визуализации Стэнфордского университета, назван так по одной простой причине: все, что нужно, чтобы увидеть, что находится внутри закрытой комнаты, - это крошечное отверстие (например, замочная скважина или глазок), достаточно большое, чтобы сквозь него проходил лазерный луч, создавая единственную точку света на стене внутри помещения. Как и в предыдущих экспериментах, лазерный свет отражается от стены, объекта в комнате, а затем снова от стены, при этом бесчисленные фотоны в конечном итоге возвращаются обратно через отверстие в камеру, которая использует однофотонный лавинный фотодетектор для измерения время их возвращения.
Когда объект, спрятанный в комнате, статичен, новая техника визуализации замочной скважины просто не может рассчитать его параметры. Но исследователи обнаружили, что движущийся объект в паре с импульсами света от лазера генерирует достаточно данных, чтобы алгоритм мог создать его изображение. Качество результатов даже хуже, чем при использовании предыдущих методов NLOS, но он по-прежнему обеспечивает достаточно деталей, чтобы сделать обоснованное предположение о размере и форме скрытого объекта. Деревянный манекен в конечном итоге выглядит как «призрачный ангел», но в сочетании с правильно обученным ИИ распознавания изображений определение того, что человек (или объект в форме человека) находился в комнате, кажется вполне вероятным.
Исследование могло бы однажды предоставить полиции или военным возможность оценить риски проникновения в комнату, прежде чем фактически сломать дверь и ворваться внутрь. Новый метод может также предоставить средства для автономных навигационных систем по обнаружению скрытых опасностей задолго до того, как они станут угрозой в ситуациях, для которых предыдущие методы NLOS не подошли бы из-за факторов окружающей среды.
