环视系统可以改善自动驾驶汽车和搜救工作

光让我们看到我们周围的事物，但如果我们也能用它来观察隐藏在角落里的东西呢？

这听起来像是科幻小说，但这是麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的新算法背后的想法--它的发现对从应急反应到自动驾驶汽车的所有事情都有影响。

该团队的成像系统可以与智能手机相机一起工作，使用有关光反射的信息来检测隐藏场景中的物体或人，并测量它们的速度和轨迹-所有这些都是实时的。

为了解释，想象一下，你正在沿着一个L形的走廊走，在你和拐角处的一些物体之间有一堵墙。这些物体在你的视线中反射了地面上的少量光，形成了一个模糊的阴影，被称为“半影”。”.

利用半影的视频，这个系统--这个小组称之为“CornerCamera”的系统--可以将一系列一维图像拼接在一起，这些图像可以显示出附近物体的信息。

Katherine Bouman SM‘13，博士，17岁，是一篇关于这个系统的新论文的主要作者，他说：“尽管这些物体实际上无法被摄像机看到，但我们可以观察它们的运动对半影的影响，以确定它们的位置和去向。这样，我们就可以证明，墙壁和其他有边缘的障碍物可以被当作自然出现的’摄像机‘来利用，从而揭示出它们背后隐藏的场景。”

布曼说，观察周围障碍物的能力对许多任务都是有用的，从消防员在燃烧的建筑物中发现人，到司机在他们的盲点上检测行人。

她与麻省理工学院教授比尔·弗里曼、安东尼奥·托拉尔巴、格雷格·沃内尔和弗雷多·杜兰德、硕士学生叶薇基和博士生亚当·伊迪迪亚共同撰写了这篇论文。她将于本月晚些时候在意大利威尼斯举行的计算机视觉国际会议上介绍这项工作。

它是如何工作的

大多数环视障碍物的方法都涉及到特殊的激光。具体来说，研究人员在可见的和隐藏的场景中都可以看到的特定点上拍摄摄像机，然后测量光线返回所需的时间。

然而，这些所谓的“飞行时间相机”是昂贵的，很容易被周围的光线抛下，特别是在户外。

相比之下，CSAIL团队的技术不需要主动地将光线投射到太空中，而且可以在更广泛的室内和室外环境中工作，并配有现成的消费者照相机。

通过观看半影的视频，CornerCamera生成了隐藏场景的一维图像.单个图像并不特别有用，因为它包含相当数量的“噪音”数据。但是，通过在几秒钟内观察场景，并将数十幅清晰的图像拼接在一起，该系统可以区分运动中的不同对象，并确定它们的速度和轨迹。

“甚至试图实现这一目标的想法本身就是创新的，但让它在实践中发挥作用，既显示出创造力，也表现出娴熟，”担任南卫理公会大学莱尔工程学院(Lyle School Of Engineering At Southern Methodist University)院长的马克·克里斯滕森(Marc Christensen)教授说，他没有参与这项研究。“这项工作是在发展革命性成像能力的更广泛尝试中迈出的重要一步，而这种能力并不局限于视距观察。”

小组惊讶地发现CornerCamera在一系列具有挑战性的情况下工作，包括像下雨这样的天气条件。

布曼说：“考虑到雨水确实改变了地面的颜色，我想我们不可能在十分之一的范围内看到光线的细微差别。”“但是，由于这个系统集成了数十幅图像中的大量信息，雨滴的影响是平均的，所以即使在所有这些活动中，你也可以看到物体的运动。”

该系统仍有一定的局限性。由于显而易见的原因，如果场景中没有光线，它就无法工作；如果隐藏的场景本身光线不足，则可能会出现问题。如果光照条件发生变化，它也会被绊倒，比如场景在户外，云层不断地在太阳上移动。随着智能手机质量的相机，信号也变得更弱，因为你走得更远的角落。

研究人员计划在未来的论文中解决其中的一些挑战，并将努力让它在运行过程中发挥作用。该团队不久将在轮椅上对其进行测试，最终目标是将其改造成汽车和其他车辆。

布曼说：“如果一个小孩冲到街上，司机可能就不能及时做出反应。”“虽然我们还没有达到这一目标，但有一天，这样的技术可能会被用来给司机几秒钟的警告时间，并在很多生死攸关的情况下提供帮助。”

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