近年來(lái)，在圖像傳感器的不斷升級(jí)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(jiàn)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(lái)越普及。但是這些非可見(jiàn)光攝像頭比可見(jiàn)光攝像頭的分辨率和畫(huà)質(zhì)都要低，視覺(jué)識(shí)別起來(lái)很困難，因此需要將可見(jiàn)光攝像頭與之配合在一起使用，通過(guò)對(duì)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(duì)象物體的狀況是比較困難的。為解決這個(gè)課題，最好的辦法就是將兩種圖像合成一個(gè)圖像，但是過(guò)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(dòng)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(guò)度曝光和曝光不足以及噪點(diǎn)增強(qiáng)破壞圖像等問(wèn)題，一邊進(jìn)行復(fù)雜的圖像合成作業(yè)。另外，在非可見(jiàn)光中包含的用于判斷異常及危險(xiǎn)物的特征很可能因?yàn)楹铣稍斐蓙G失，這也是一個(gè)重要課題。
為此，NEC與東京工業(yè)大學(xué)通過(guò)學(xué)習(xí)了專家的變換技能的AI技術(shù)，將可見(jiàn)光攝像頭與非可見(jiàn)光攝像頭拍攝的圖像自動(dòng)高效統(tǒng)合，提高對(duì)象物?狀況的視覺(jué)識(shí)別度，共同開(kāi)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(xiǎn)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(dòng)合作業(yè)，并充分利用了可見(jiàn)光圖像和非可見(jiàn)光圖像各自的優(yōu)勢(shì)，即便是以往人眼難以看清的場(chǎng)景也可以獲得較高的視覺(jué)識(shí)別度。AI技術(shù)能自動(dòng)從多個(gè)圖像中選擇出視覺(jué)識(shí)別度高的圖像，并在強(qiáng)調(diào)非可見(jiàn)光中包含的細(xì)小特征的同時(shí)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(jué)識(shí)別。
NEC進(jìn)一步表示，在需要瞬時(shí)視覺(jué)識(shí)別的各個(gè)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(chē)的刺眼的車(chē)燈及黑暗造成視覺(jué)死角也可以使用的自動(dòng)駕駛支持;不僅可以監(jiān)測(cè)建筑表面的裂縫，還可以監(jiān)測(cè)其內(nèi)部異常的基礎(chǔ)設(shè)施點(diǎn)檢等。
另外，AI技術(shù)會(huì)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(wú)障礙物)等不同條件，對(duì)圖像內(nèi)各部分的視覺(jué)識(shí)別度的高低進(jìn)行評(píng)價(jià)，從而從各個(gè)圖像中自動(dòng)抽取出最適宜的部分。 此外，AI技術(shù)在處理非可見(jiàn)光攝像頭拍攝的圖像時(shí)，會(huì)針對(duì)異常及危險(xiǎn)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(guò)度曝光及曝光不足而破壞圖像，從而自動(dòng)生成以往無(wú)法實(shí)現(xiàn)的高視覺(jué)識(shí)別度的多模(可見(jiàn)光-非可見(jiàn)光)融合圖像。
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