格拉斯哥大学 学分:格拉斯哥大学 一种全新的成像方法，利用人工智能将时间转化为三维空间的视觉，可以帮助汽车、移动设备和健康监测器发展360度感知
照片和视频通常是通过用数字传感器捕捉光子——光的组成部分——来制作的
例如，数码相机由数以百万计的像素组成，这些像素通过检测空间每个点的光线强度和颜色来形成图像
然后，可以通过在对象周围放置两个或多个相机从多个角度拍摄，或者通过使用光子流扫描场景并在三维空间重建，来生成三维图像
无论哪种方式，图像只能通过收集场景的空间信息来构建
在今天发表在《光学》杂志上的一篇新论文中，美国的研究人员
K
意大利和荷兰描述了一种制作三维动画图像的全新方法:捕捉光子的时间信息，而不是它们的空间坐标
他们的过程始于一个简单、廉价的单点探测器，它被调整成一种光子秒表
与测量颜色和强度的空间分布的照相机不同，探测器只记录激光脉冲产生的光子从任何给定场景中的每个物体反射并到达传感器所需的时间
物体离得越远，每个反射光子到达传感器所需的时间就越长
场景中反射的每个光子的时间信息——研究人员称之为时间数据——被收集在一个非常简单的图表中
然后，在复杂的神经网络算法的帮助下，这些图形被转换成三维图像
研究人员对算法进行了训练，向其展示了团队在实验室内移动和携带物体的数千张常规照片，以及单点探测器同时捕捉到的时间数据
最终，网络已经充分了解了时态数据与照片的对应关系，它能够仅从时态数据中创建高度精确的图像
在原理验证实验中，该团队设法从时间数据中以每秒约10帧的速度构建运动图像，尽管所用的硬件和算法有可能每秒生成数千幅图像
医生
亚历克斯·图尔平，格拉斯哥大学计算科学学院数据科学开尔文·亚当·史密斯勋爵研究员，带领着该大学的研究团队，教授
在米兰理工大学和代尔夫特理工大学同事的支持下
学分:格拉斯哥大学 医生
图尔平说:“我们手机中的摄像头使用数百万像素形成图像
如果我们只考虑空间信息，用单个像素创建图像是不可能的，因为单点检测器没有空间信息
然而，这种探测器仍然能够提供关于时间的有价值的信息
我们已经设法找到了一种新的方法，将一维数据(一种简单的时间测量方法)转化为运动图像，该图像代表任何给定场景中的三维空间
与传统图像制作不同的最重要的方法是，我们的方法能够将光完全从过程中分离出来
尽管这篇论文的大部分内容讨论了我们是如何使用脉冲激光从场景中收集时间数据的，但它也展示了我们是如何将雷达波用于同样的目的的
我们相信，这种方法可以适用于任何能够用短脉冲探测场景并精确测量回波的系统
这实际上只是一种用时间而不是光来观察世界的全新方式的开始
" 目前，神经网络创建图像的能力仅限于它被训练从研究人员创建的场景的时间数据中挑选出来的内容
然而，通过进一步的训练，甚至通过使用更先进的算法，它可以学习可视化各种场景，扩大其在现实世界中的潜在应用
医生
图尔平补充说:“收集时间数据的单点探测器体积小、重量轻、价格便宜，这意味着它们可以很容易地添加到现有系统中，比如自动驾驶汽车中的摄像头，以提高寻路的准确性和速度
或者，他们可以增强移动设备中现有的传感器，比如谷歌像素4，它已经有了一个基于雷达技术的简单手势识别系统
我们的下一代技术甚至可以用于在医院监测病人胸部的起伏，提醒工作人员注意呼吸的变化，或者跟踪他们的运动，以符合数据的方式确保他们的安全
我们对我们开发的系统的潜力感到非常兴奋，我们期待着继续探索它的潜力
我们的下一步是开发一个独立的、便携的盒中系统，我们热切地希望开始审查我们的选择，以便在商业伙伴的参与下推进我们的研究
" 该团队的论文名为“来自时间数据的空间图像”，发表在《光学》杂志上
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