據國外媒體報道，來自蘇格蘭Heriot-Watt大學的研究人員與來自法國圖盧茲大學的研究人員合作，提出了一個新的框架，該框架可以將統計模型與計算機圖像行業中高度可擴展的計算工具相結合，以實時提取精確的3D信息(每秒50幀)。
(圖片來源:赫瑞瓦特大學)這種新方法可以在雜亂的場景中檢測目標，形成圖像，實時重建復雜移動場景中的目標，為汽車遙感(下一代無人駕駛汽車的關鍵功能)所需的傳感技術提供先進技術。三維場景重建技術可用于各種重要應用，如自動駕駛汽車、環境監測和國防。研究人員之一，工程與物理科學學院院長斯蒂芬·麥克勞克林(Stephen McLaughlin)表示:“能夠實時重建3D視頻，可以實現對汽車的遙感技術，這也是下一代無人駕駛汽車的關鍵功能。”目前，最近幾代汽車都采用基于激光的雷達或激光雷達技術來測量車輛與鄰近車輛或其他潛在障礙物的距離。赫瑞瓦特大學率先采用先進的時間相關單光子計數激光雷達方法，使用對眼睛安全的激光源，在識別遠處物體(數百米到數千米)時具有良好的分辨率。最近，該技術已被用于在極端環境下成功重建高分辨率3D圖像，如霧、雜亂目標、高度分散的水下介質或距離超過10公里的自由空間。然而，到目前為止，一個主要的障礙是，分析這樣收集的數據需要花費大量的時間。從單個定時單光子探測事件中恢復3D信息是一項具有挑戰性的任務，這需要大量的圖像處理算法。以往的方法需要幾十秒甚至幾分鐘來恢復單個激光雷達幀或者采用限制性假設來恢復場景，這阻礙了三維成像的實際應用。據國外媒體報道，來自蘇格蘭Heriot-Watt大學的研究人員與來自法國圖盧茲大學的研究人員合作，提出了一個新的框架，該框架可以將統計模型與計算機圖像行業中高度可擴展的計算工具相結合，以實時提取精確的3D信息(每秒50幀)。
(圖片來源:赫瑞瓦特大學)這種新方法可以在雜亂的場景中檢測目標，形成圖像，實時重建復雜移動場景中的目標，為汽車遙感(下一代無人駕駛汽車的關鍵功能)所需的傳感技術提供先進技術。三維場景重建技術可用于各種重要應用，如自動駕駛汽車、環境監測和國防。研究人員之一，工程與物理科學學院院長斯蒂芬·麥克勞克林(Stephen McLaughlin)表示:“能夠實時重建3D視頻，可以實現對汽車的遙感技術，這也是下一代無人駕駛汽車的關鍵功能。”目前，最近幾代汽車都采用基于激光的雷達或激光雷達技術來測量車輛與鄰近車輛或其他潛在障礙物的距離。赫瑞瓦特大學率先采用先進的時間相關單光子計數激光雷達方法，使用對眼睛安全的激光源，在識別遠處物體(數百米到數千米)時具有良好的分辨率。最近，該技術已被用于在極端環境下成功重建高分辨率3D圖像，如霧、雜亂目標、高度分散的水下介質或距離超過10公里的自由空間。然而，到目前為止，一個主要的障礙是，分析這樣收集的數據需要花費大量的時間。從單個定時單光子探測事件中恢復3D信息是一項具有挑戰性的任務，這需要大量的圖像處理算法。以往的方法需要幾十秒甚至幾分鐘來恢復單個激光雷達幀或者采用限制性假設來恢復場景，這阻礙了三維成像的實際應用。
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