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NEC的多模圖像融合技術(shù)運(yùn)用AI提高視覺識別度

NEC公司最近宣布,和日本東京工業(yè)大學(xué)共同開發(fā)了“多模圖像融合技術(shù)”,通過人工智能(AI)技術(shù),能將一般攝像頭拍攝的可見光圖像與熱成像相機(jī)拍攝的非可見光圖像進(jìn)行自動高效合成,且提高了單個圖像拍攝時的視覺識別度。
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  NEC公司最近宣布,和日本東京工業(yè)大學(xué)共同開發(fā)了“多模圖像融合技術(shù)”,通過人工智能(AI)技術(shù),能將一般攝像頭拍攝的可見光圖像與熱成像相機(jī)拍攝的非可見光圖像進(jìn)行自動高效合成,且提高了單個圖像拍攝時的視覺識別度。

  近年來,在圖像傳感器的不斷升級及成本持續(xù)下降的背景下,將熱成像攝像頭及可捕捉物體內(nèi)部構(gòu)造的X光、太赫茲波、毫米波攝像頭等非可見光攝像頭應(yīng)用到夜間、濃霧等惡劣天氣、逆光、遮蔽等不利條件下的監(jiān)控及診斷的情況越來越普及。但是這些非可見光攝像頭比可見光攝像頭的分辨率和畫質(zhì)都要低,視覺識別起來很困難,因此需要將可見光攝像頭與之配合在一起使用,通過對比雙方的圖像進(jìn)行監(jiān)視和診斷。

  因此,想要快速精準(zhǔn)地判斷對象物體的狀況是比較困難的。為解決這個課題,最好的辦法就是將兩種圖像合成一個圖像,但是過去的合成辦法需要精通攝像頭和攝影環(huán)境的專家親自手動調(diào)整,從各自單獨(dú)的圖像中抽取出適于合成的部分,一邊注意防止過度曝光和曝光不足以及噪點(diǎn)增強(qiáng)破壞圖像等問題,一邊進(jìn)行復(fù)雜的圖像合成作業(yè)。另外,在非可見光中包含的用于判斷異常及危險物的特征很可能因?yàn)楹铣稍斐蓙G失,這也是一個重要課題。

  為此,NEC與東京工業(yè)大學(xué)通過學(xué)習(xí)了專家的變換技能的AI技術(shù),將可見光攝像頭與非可見光攝像頭拍攝的圖像自動高效統(tǒng)合,提高對象物?狀況的視覺識別度,共同開發(fā)了即便在惡劣環(huán)境下也可以快速判斷是否存在異?;蛭kU物的“多模圖像融合技術(shù)”。

  NEC指出,新技術(shù)利用人工智能取代手動合作業(yè),并充分利用了可見光圖像和非可見光圖像各自的優(yōu)勢,即便是以往人眼難以看清的場景也可以獲得較高的視覺識別度。AI技術(shù)能自動從多個圖像中選擇出視覺識別度高的圖像,并在強(qiáng)調(diào)非可見光中包含的細(xì)小特征的同時進(jìn)行圖像合成,從而實(shí)現(xiàn)打破以往局限性的高度視覺識別。

  NEC進(jìn)一步表示,在需要瞬時視覺識別的各個領(lǐng)域中利用此項(xiàng)技術(shù),即便在惡劣條件下也可以實(shí)現(xiàn)正確判斷。例如,夜間或濃霧等惡劣天氣條件下也可以正常進(jìn)行的設(shè)施監(jiān)控;即便迎面行駛汽車的刺眼的車燈及黑暗造成視覺死角也可以使用的自動駕駛支持;不僅可以監(jiān)測建筑表面的裂縫,還可以監(jiān)測其內(nèi)部異常的基礎(chǔ)設(shè)施點(diǎn)檢等。

  另外,AI技術(shù)會根據(jù)熱成像攝像頭、太赫茲攝像頭等攝像頭種類、環(huán)境特征(亮度、光線方向、有無障礙物)等不同條件,對圖像內(nèi)各部分的視覺識別度的高低進(jìn)行評價,從而從各個圖像中自動抽取出最適宜的部分。 此外,AI技術(shù)在處理非可見光攝像頭拍攝的圖像時,會針對異常及危險物的細(xì)小特征進(jìn)行解析,進(jìn)行適當(dāng)?shù)膹?qiáng)弱調(diào)整以避免因過度曝光及曝光不足而破壞圖像,從而自動生成以往無法實(shí)現(xiàn)的高視覺識別度的多模(可見光-非可見光)融合圖像。

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