狗粮快讯网记者昨日获悉,
英国格拉斯哥大学研发 零零零fps刷新率单光源 D传感方案
不过也发现,该方案将依赖于在特定场景中训练过 神经算法。也就是说,科研人员所训练 神经网络仅识别特定 静态背景,同样 物体或人物在产品背景中则不再识别。
老师表示，通常光子到达 米远处任何表面并反射回来平均需要 零纳秒,但这个时间并不能直接反映出该表面 方向和角度。
为了验证效果,科研人员首先通过数字模拟来进行分析。在 个 零立方米空间,用类似于人形 物体摆出多种不同 姿势,并利用时间测量法来重建 D图像和时间柱状图。同时,也使用同步 ToF模组(也可以用LiDAR、立体成像或全息装置)来收集比较资料统计。
具体来讲,该方案分为 个部分， )脉冲光源; )单点时间识别传感器; )图像重建算法。科研人员在场景中用单 方向 脉冲激光源进行照射,接着单光子雪崩 极管(SPAD)将收集这些反射回 光线,并生成时间柱状图。然后,在使用人工神经网络来通过单 时间柱状图识别和重建 D场景。
在训练神经网络 过程中,科研人员将使用脉冲光源、ToF模组、SPAD传感器,对空间中移动 人进行动态扫描。通过比较ToF模组识别到 D资料统计和SPAD传感资料统计重建 图像,来完成对神经网络 训练。
市面上用传感器测量距离有多种方式,比如稀疏光子成像、非视距成像(NLOS)等。不管是基于超声波传感还是红外线传感,他们 相似之处在于都是通过计算声波或光波到达某 表面并反射回来 时间来推算距离。
此外,SPAD方案重建 图像分辨率受训练神经网络时所使用 D传感器局限,而且图像质量受到时间测距传感器 刷新率决定。
由于在实验中,算法训练使用到 均为动态背景中移动 物体,所以目前只适合扫描设备固定在静态背景中运行。尽管如此,这 方案 优势在于刷新率高,可用于自动驾驶、基于笔记本电脑摄像头和无线电天线 实时 D监控或是AR测距等场景。
结果显示,通过SPAD方案重建 D图像比ToF方案缺少 些细节,但整体轮廓得以体现。接着,科研人员通过重复用时间柱状图重建,来进 步分析脉冲响应函数(IRF)对 D图像分辨率 影响。结果发现,IRF响应时间变长,场景中 D图像 轮廓也依然可以分辨。
而格拉斯哥大学科研人员在实验初期进行测距时,狗粮快讯网整体获悉,获得 图像虽然比普通ToF摄像头 要更模糊、缺少细节,但外观轮廓比较清楚。接着,他们利用在同 场景训练 神经网络,来破解和优化 D扫描信号。
近期,狗粮快讯网小道消息,英国格拉斯哥大学 科研人员提出了 种结合深度学习算法 低成本SPAD传感方案。它 特点是只需要单 光源和传感器,就能通过光线从场景反射回来 时间来进行 D测距。据悉,该方案 平均误差仅为 分之 纳秒,而且新远可识别 米内 物体,刷新率高达 零零零fps。
通常,基于光学传感 D扫描需要两个或以上个摄像头,以捕捉跟合成人眼双目视差效果。或是通过光源阵列和多个单 光传感器来对空间中 物体进行 D识别和重建。
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