據(jù)外媒報道，斯坦福大學(xué)（Stanford University）研究人員研發(fā)了一個攝像頭系統(tǒng)，該系統(tǒng)基于該團(tuán)隊此前研發(fā)的拐角攝像頭而打造，可從更多表面捕捉更多光線，而且視野更寬更遠(yuǎn)、而且速度非?？欤軌虮O(jiān)控到人眼看不到的運動。研究人員希望，有朝一日，該超級視覺系統(tǒng)可以幫助自動駕駛汽車和機(jī)器人，讓它們比人類運行時更安全。

（圖片來源：斯坦福大學(xué)官網(wǎng)）

在研究過程中，研究人員穿上了一件顯眼的運動服，在空蕩蕩的房間內(nèi)伸展身體、踱步、跳躍，而其他研究人員能夠通過一個對準(zhǔn)著一堵墻的攝像頭觀看到該研究員的一舉一動。原因在于，在肉眼看不到的情況下，一個大功率激光器對該研究人員進(jìn)行了掃描，而掃描之后反射回墻壁上的單個光粒子被攝像頭的先進(jìn)傳感器和處理算法捕捉，隨后重建了該研究人員的一舉一動。

研究人員表示，保持新系統(tǒng)的實用性是重中之重，因此他們選擇的硬件、掃描和圖像處理速度以及圖像的風(fēng)格已經(jīng)在自動駕駛汽車視覺系統(tǒng)中很常見。之前，查看在攝像頭視線以外的場景的系統(tǒng)需要依賴能夠均勻或強(qiáng)烈反射光線的物體，但是現(xiàn)實世界中物體，如閃亮的汽車并不在此類物體范疇內(nèi)，因此，新研發(fā)的系統(tǒng)可以處理從迪斯科球、書籍或紋理復(fù)雜的雕像等各種物體表面反射的光線。

此次研發(fā)的系統(tǒng)與一年前的系統(tǒng)相比，發(fā)射的激光強(qiáng)了1萬倍。該激光器能夠掃描興趣場景（scene of interest）對面的墻壁，光線從墻上反射回來，擊中場景中的物體，再反彈回墻壁和攝像頭傳感器。當(dāng)該激光返回至攝像頭時，只剩下各個小點，但是該傳感器能夠捕捉每一個小點，并將小點發(fā)送給高效算法，解開反射回來的光線，解讀隱藏的畫面。

該系統(tǒng)能夠以每秒4幀的速度進(jìn)行掃描，在配備圖形處理單元（GPU）的計算機(jī)上，能夠以每秒60幀的速度重建場景，增強(qiáng)了圖像處理能力。為了提升算法，該團(tuán)隊借鑒了地震成像系統(tǒng)的知識。地震成像系統(tǒng)能夠從地下反射聲波，以了解地表之下的情況，而且研究人員還重新配置了該算法，將反射光解讀成隱藏物體反射回來的“波”，因而在同樣高速和低內(nèi)存的條件下，該系統(tǒng)的能力得以提升，能夠看到包含各種物體的大型場景。

對于該團(tuán)隊來說，能夠從原本不可見的反射光線，看到角落里面物體的實時運動非常激動。但是，如果要將該系統(tǒng)應(yīng)用于自動駕駛或機(jī)器人，則需要進(jìn)一步改進(jìn)。

該團(tuán)隊希望能夠在自動駕駛研究車上測試該視覺系統(tǒng)，同時研究其他可能的應(yīng)用，如能夠透視組織的醫(yī)學(xué)成像。除了提高速度和分辨率之外，研究人員還致力于提高該系統(tǒng)的通用性，以幫助駕駛員解決各種具挑戰(zhàn)性的視覺環(huán)境，如霧、雨、沙塵暴和雪等天氣。

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