Investigadores de la Universidad Heriot-Watt, en colaboración con investigadores de la Universidad de Toulouse, Francia, han propuesto un marco novedoso que combina modelos estadísticos con herramientas computacionales altamente escalables de la comunidad de gráficos por computadora para extraer con precisión la información 3-D en tiempo real (50 cuadros por segundo).

El nuevo método permite la detección de objetivos y la obtención de imágenes a través de escenas desordenadas, permitiendo robusto, reconstrucción de objetivos en tiempo real de escenas complejas en movimiento, y un precursor de las eventuales tecnologías de detección necesarias para la detección automotriz de largo alcance, una capacidad clave para los vehículos autónomos de próxima generación.

La reconstrucción de escenas 3-D tiene muchas aplicaciones importantes que están dando forma a nuestro presente y futuro, incluidos los coches autónomos, vigilancia y defensa ambiental.

Investigadores de Heriot-Watt han anunciado los nuevos y notables resultados sobre la reconstrucción de imágenes en tiempo real en la prestigiosa revista científica, Comunicaciones de la naturaleza .

Uno de estos investigadores, Profesor Stephen McLaughlin, El director de la Facultad de Ingeniería y Ciencias Físicas habló de la investigación.

Dijo:"La capacidad de ofrecer reconstrucción de video 3-D en tiempo real permite el despliegue de nuevas tecnologías de detección para la detección automotriz de largo alcance, una capacidad clave para los vehículos autónomos de próxima generación ".

El profesor Gerald S. Buller del Instituto de Fotónica y Ciencias Cuánticas dijo:"Este trabajo representa la reconstrucción de imágenes en 3D en tiempo real más avanzada de una escena compleja del mundo real hasta ahora demostrada, colocando a Heriot-Watt firmemente a la vanguardia de los esfuerzos internacionales en este campo emergente ".

Dr. Yoann Altmann, El investigador RAEng de la Facultad de Ingeniería y Ciencias Físicas dijo:"Este trabajo que combina fotónica, El procesamiento estadístico de imágenes y las herramientas de gráficos por computadora realmente ilustran cómo se pueden lograr importantes avances a través de la investigación multidisciplinaria ".

Las técnicas primitivas de radar (o lidar) basadas en láser se están utilizando actualmente en las generaciones recientes de automóviles para evaluar la distancia a los vehículos vecinos u otros obstáculos potenciales.

Heriot-Watt ha sido pionero en el uso del enfoque lidar avanzado de recuento de fotones únicos correlacionados en el tiempo, que presenta varias ventajas sobre los enfoques existentes, permitiendo el uso de fuentes láser seguras para los ojos y permitiendo una excelente resolución a gran distancia (cientos de metros a kilómetros).

Recientemente, Esta técnica se utilizó para reconstruir con éxito imágenes en 3-D de alta resolución en entornos extremos como a través de la niebla, con objetivos desordenados, en medios submarinos muy dispersos, y en espacio libre a distancias superiores a 10 km.

Sin embargo, hasta ahora, una limitación importante ha sido la gran cantidad de tiempo necesario para el análisis de los datos registrados. Recuperar la información 3-D de los eventos individuales de detección de fotón único cronometrados es una tarea desafiante que requiere algoritmos de procesamiento de imágenes intensivos. Los métodos anteriores requerían decenas de segundos o incluso minutos para procesar un solo marco LIDAR o imponían suposiciones restrictivas en la escena para recuperarse. obstaculizando las prácticas aplicaciones de imágenes en 3-D.

Los hallazgos se publicaron hoy, Viernes, 1 de noviembre en la revista científica, Comunicaciones de la naturaleza .