Algolux y científicos universitarios están desarrollando una técnica sin línea de visión (NLOS) para detectar objetos ocultos utilizando sensores de cámara convencionales.
Si está buscando una compañía de visión artificial interesante para ver (juego de palabras intencionado), no busque más. AlgorxCon alrededor de 40 empleados, Algolux no es una gran empresa, pero el trabajo que realizan tiene el potencial de transformar la industria de la visión artificial.
Escuché por primera vez sobre Algolux alrededor de 2016. Paquete de sintonización de cámara Atlas (anteriormente llamado CRISP-ML): se utiliza para automatizar optimizaciones complejas para sistemas de visión y canalizaciones de imágenes, incluida la óptica (lentes), sensores, procesadores y algoritmos de procesamiento de plataforma de aprendizaje automático (ML) de inteligencia artificial (AI) de imagen/video.
vino después software de reconocimiento eosuna red neuronal de extremo a extremo que se puede integrar en cualquier sistema de visión para ofrecer una mejora de más del 30 % en la precisión del reconocimiento en comparación con los algoritmos de visión artificial más precisos de la actualidad, especialmente en los escenarios más exigentes Stack.
Cuando se trata de escenarios de uso severo, mientras que muchas demostraciones de sistemas de visión por computadora se realizan en condiciones óptimas, el personal de Algolux también se enfoca en sistemas en entornos polvorientos, sucios y con niebla. Como dicen, si todo lo que tienes es una cámara con una suciedad y una lente manchada, debes aprovechar al máximo lo que tienes.
Recientemente, Algolux ha plataforma de iones — Una plataforma autónoma de diseño e implementación de sistemas de visión que permite a los creadores de productos de próxima generación diseñar sistemas de visión de extremo a extremo.
Como parte de todo esto, Algolux también ha ganado premios de derecha, izquierda y centro, incluidos premios prestigiosos. Premio al producto de visión del año En la cumbre de visión integrada de 2018.
Pero nada de lo anterior era de lo que quería hablar aquí (lo siento).
La declaración de misión de Algolux es:
Nuestra misión es realizar una visión autónoma. Esto significa que las cámaras pueden ver más claramente y ver lo que los sistemas de imagen y visión actuales no pueden ver.
Bueno, su último anuncio sobre permitir que las cámaras de vehículos y teléfonos inteligentes vean a la vuelta de las esquinas Tecnología sin línea de visión (NLOS) Ciertamente en línea con su misión declarada.
Un equipo de investigadores de Algolux, la Universidad de Montreal y la Universidad de Princeton ha desarrollado un nuevo método que permite que las cámaras a color convencionales, como las de los teléfonos inteligentes y los automóviles, detecten objetos ocultos bloqueados por paredes y otros objetos. en la escena.
El equipo logró una resolución sin precedentes en imágenes NLOS al poder ver objetos en alta resolución y colorear alrededor de las esquinas por primera vez. Investigadores del mundo académico y de la industria han podido reconstruir imágenes de alta calidad de señales de tráfico y otros objetos 3D sin mirarlos directamente.
Aplicación de imágenes sin visibilidad directa de alta resolución en una aplicación de conducción del mundo real (Fuente: Algolux)
En pocas palabras, la idea es detectar, separar e identificar imágenes fantasma de objetos ocultos reflejados en otros objetos. eso es aparecer. Ahora, cuando vi por primera vez la imagen de ejemplo de arriba, mi reacción enlatada fue: “¿Por qué me interesaría ver una señal de alto escondida detrás de una pared?” Tengo que admitir que sí. Pero mirando hacia atrás (nuevamente, sin juego de palabras), comencé a imaginar todo tipo de posibilidades interesantes.
Como regla general, cuanto más conocimiento tenga, mejor vida vivirá. El término “conciencia situacional” se refiere a la conciencia de los elementos y eventos ambientales en el tiempo o el espacio, la comprensión de su significado y la predicción de sus estados futuros. De una manera menos formal, la conciencia situacional significa saber lo que sucede a tu alrededor.
Tomando como ejemplo los coches autónomos, es innegable que cuanto más conscientes seamos de lo que sucede a nuestro alrededor, más probabilidades tendremos de sobrevivir y luchar otro día. Suponga que baja por un brazo de una intersección en forma de Y para unirse al otro brazo como se muestra en la siguiente figura.
Un ejemplo de la aplicación de imágenes de alta resolución sin visibilidad directa a una aplicación de conducción del mundo real (Fuente: Max Maxfield)
Ahora supongamos que el vehículo está equipado con tecnología de imágenes NLOS. Esto significa que incluso si hay una colina entre otros vehículos, todavía puede detectar imágenes reflejadas por objetos como camiones, dando pistas sobre lo que está pasando. que esperar Esto es algo bueno, no importa cómo lo mires.
Del mismo modo, considere buggies y montacargas robóticos que mueven cosas por el almacén. Equipado con tecnología de imágenes NLOS, mejora en gran medida la conciencia situacional sobre otros robots, humanos y objetos escondidos detrás de las esquinas.
Por supuesto, siempre existe la idea de que equipar robots impulsados por IA con habilidades sobrehumanas, como la capacidad de ver a la vuelta de las esquinas, podría no ser una buena idea.Un paso más cerca del apocalipsis de los robots– pero es de esperar que tal escenario no aceche en nuestro futuro.
Estoy empezando a pensar en las imágenes NLOS y en el trabajo realizado por Algolux et al. todavía está en las primeras etapas de desarrollo, pero las ideas vuelan por mi cabeza como petardos. Y a ti, ¿se te ocurren aplicaciones interesantes para esta tecnología?