《電子技術(shù)應(yīng)用》
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NEC攜手東京工業(yè)大學(xué),以AI技術(shù)視覺(jué)識(shí)別度

2017-08-11
關(guān)鍵詞: 視覺(jué)識(shí)別 NEC

  視覺(jué)識(shí)別系統(tǒng)是指將企業(yè)的一切可視事物進(jìn)行統(tǒng)一的視覺(jué)識(shí)別表現(xiàn)和標(biāo)準(zhǔn)化、專有化。通過(guò)VI,將企業(yè)形象傳達(dá)給社會(huì)公眾。視覺(jué)識(shí)別系統(tǒng)(VI)又可分為兩大主要方面:一是基礎(chǔ)系統(tǒng),包括企業(yè)名稱、品牌標(biāo)志、標(biāo)準(zhǔn)字體、印刷字體、標(biāo)準(zhǔn)圖形、標(biāo)準(zhǔn)色彩(宣傳口號(hào)、經(jīng)營(yíng)報(bào)告書(shū)和產(chǎn)品說(shuō)明書(shū)等八大要素;二是應(yīng)用系統(tǒng)。它至少包括十大要素,即產(chǎn)品及其包裝、生產(chǎn)環(huán)境和設(shè)備。展示場(chǎng)所和器具、交通運(yùn)輸工具、辦公設(shè)備和用品、工作服及其飾物、廣告設(shè)施和視聽(tīng)資料、公關(guān)用品和禮物、廠旗和廠徽、指示標(biāo)識(shí)和路牌等等。

  NEC與日本國(guó)立大學(xué)法人東京工業(yè)大學(xué)工學(xué)院奧富正敏教授、田中正行特定副教授的研究團(tuán)隊(duì)(以下簡(jiǎn)稱東京工業(yè)大學(xué))共同開(kāi)發(fā)了“多模(注1)圖像融合技術(shù)”,通過(guò)AI技術(shù)將一般攝像頭拍攝的可見(jiàn)光圖像與熱成像相機(jī)拍攝的非可見(jiàn)光圖像進(jìn)行自動(dòng)高效合成,且提高了單個(gè)圖像拍攝時(shí)的視覺(jué)識(shí)別度。

  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;即便迎面行駛汽車的刺眼的車燈及黑暗造成視覺(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。

  以往想要合成不同種類攝像頭拍攝的圖像需要專家進(jìn)行復(fù)雜的手動(dòng)合成作業(yè)。而此技術(shù)則將各種攝像頭采集的圖像通過(guò)AI技術(shù)自動(dòng)高效合成,無(wú)需手工操作。并且充分利用可見(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。

  NEC與東京工業(yè)大學(xué)今后也將繼續(xù)通過(guò)產(chǎn)學(xué)合作形式共同研發(fā)支撐各項(xiàng)社會(huì)基礎(chǔ)設(shè)施安心安全運(yùn)轉(zhuǎn)的圖像處理以及AI相關(guān)技術(shù)。

  【背景】

  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。

  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常或危險(xiǎn)物的“多模圖像融合技術(shù)”。

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  圖1:本技術(shù)適用例(注2)

  【新技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)】

  AI技術(shù)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。

  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。

  (注1) Multimodal(多模)

  多種模式、形態(tài)。本文中提到的多模是指可見(jiàn)光攝像頭拍攝的圖像和紅外線攝像頭等非可見(jiàn)光攝像頭拍攝的圖像。

  (注2) 獲得創(chuàng)新研發(fā)推進(jìn)項(xiàng)目(ImPACT)Tough Robotics Challenge關(guān)于惡劣環(huán)境模擬設(shè)備的許可并使用。


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