看到拐角处的系统可以改善自动驾驶汽车和搜索和救援

光能让我们看到周围的事物，但是如果我们也可以用它来看到隐藏在角落周围的东西呢?

这听起来像是科幻小说，但这是麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)新算法背后的理念 - 它的发现对从应急响应到自动驾驶汽车等各方面都有影响。

CSAIL团队的成像系统可与智能手机相机配合使用，使用有关光反射的信息来检测隐藏场景中的物体或人物，并实时测量其速度和轨迹。

要解释一下，想象一下，你走在一个L形的走廊上，在你和拐角处的一些物体之间有一堵墙。这些物体在你的视线中反射出地面上的少量光线，产生一种被称为“半影”的模糊阴影。

使用半影的视频，该团队称之为“CornerCameras”的系统可以拼接一系列一维图像，揭示角落周围物体的信息。

“即使这些物体实际上对相机不可见，我们也可以看看它们的运动如何影响半影，以确定它们的位置和它们的去向，”Katherine Bouman SM '13博士说，他是17岁。关于该系统的新论文的主要作者。“通过这种方式，我们可以看出墙壁和其他带有边缘的障碍物可以被用作自然发生的'相机'，从而揭示出它们之外的隐藏场景。”

布曼说，能够看到障碍物周围的能力对于许多任务都是有用的，从消防员在燃烧建筑物中寻找人员到检测盲人行人的司机。

她与麻省理工学院教授比尔·弗里曼，安东尼奥·托拉尔巴，格雷格·沃内尔和弗雷多·杜兰德共同撰写了这篇论文。硕士生Vickie Ye; 和博士生Adam Yedidia。她将于本月晚些时候在意大利威尼斯举行的计算机视觉国际会议上展示这项工作。

这个怎么运作

观察周围障碍的大多数方法都涉及特殊的激光器。具体而言，研究人员将摄像机照射在可观察和隐藏场景可见的特定点上，然后测量光线返回所需的时间。

然而，这些所谓的“飞行​​时间相机”是昂贵的并且很容易被环境光，尤其是室外光线抛弃。

相比之下，CSAIL团队的技术不需要将光线主动投射到空间，并且可以在更广泛的室内和室外环境以及现成的消费者相机中工作。

通过观看半影的视频，CornerCameras生成隐藏场景的一维图像。单个图像不是特别有用，因为它包含相当数量的“噪声”数据。但是通过在几秒钟内观察场景并将数十个不同的图像拼接在一起，系统可以区分运动中的不同物体并确定它们的速度和轨迹。

“甚至试图实现这一目标的想法本身就具有创新性，但让它在实践中发挥作用显示出创造力和熟练度，”南方卫理公会大学莱尔工程学院院长马克·克里斯滕森教授说。没有参与这项研究。“这项工作是开发革命性成像能力的更广泛尝试中的重要一步，这些能力不仅限于视线观察。”

该团队惊讶地发现CornerCameras在一系列具有挑战性的情况下工作，包括雨天等天气状况。

“鉴于下雨确实改变了地面的颜色，我认为我们无法在十分之一的数量级上看到光线的细微差别，”Bouman说。“但是因为系统在数十个图像中集成了如此多的信息，所以雨滴的效果平均，所以即使在所有活动的中间，你也可以看到物体的运动。”

该系统仍有一些局限性。由于显而易见的原因，如果场景中没有光线，它就不起作用，如果隐藏场景本身的光线很暗，则会出现问题。如果光线条件发生变化，它也会被绊倒，就像场景在室外，云层不断在阳光下移动一样。使用智能手机品质的相机，当您离角落越来越远时，信号也会变弱。

研究人员计划在未来的论文中解决其中的一些挑战，并试图在运动中使其发挥作用。该团队很快将在轮椅上进行测试，目标是最终将其用于汽车和其他车辆。

“如果一个小孩飞到街上，司机可能无法及时做出反应，”鲍曼说。“虽然我们还没有，但是有一天这样的技术可以用来给司机几秒钟的警告时间，并帮助他们在很多生死攸关的情况下工作。”