Esta c谩mara es capaz de detectar los objetos de una habitaci贸n con s贸lo apuntar un l谩ser por la cerradura de la puerta

 




A lo largo de los 煤ltimos a帽os diferentes t茅cnicas han permitido mejorar los 谩ngulos de visi贸n de las c谩maras aprovechando funcionalidades extra como los l谩ser. Con ello podemos por ejemplo "ver" qu茅 hay detr谩s de una esquina o una pared. Ahora una nueva t茅cnica permite escanear toda una habitaci贸n con s贸lo apuntar un l谩ser a trav茅s del ojo de la cerradura.


Se trata de un experimento de investigadores de la Universidad de Stanford. Han desarrollado un sistema para obtener im谩genes sin estar presente la c谩mara en el entorno de donde se obtiene la imagen. Mediante el m茅todo de non-line-of-sight (NLOS) se analiza c贸mo rebota la luz emitida por el l谩ser para "escanear" el objeto que no se ve de forma directa.


La tecnolog铆a actual para la obtenci贸n de im谩genes NLOS requiere que la c谩mara escanee un gran 谩rea de la superficie visible en busca de trayectorias de luz indirecta. Sin embargo, con la t茅cnica de estos investigadores eso se reduce a apenas un puntero l谩ser a trav茅s de un peque帽o agujero.



Analizando el reflejo de un puntero l谩ser

Esencialmente el sistema con la c谩mara fuera de la habitaci贸n apunta una luz l谩ser por un peque帽o agujero. Dependiendo de c贸mo rebote esa luz, la c谩mara puede detectar qu茅 objetos hay ah铆 dentro. Si un objeto oculto dentro de esa habitaci贸n se mueve durante el tiempo de captura de im谩genes, la tecnolog铆a puede capturar proyecciones de la forma del objeto oculto.




Al moverse los objetos dentro de la habitaci贸n altera c贸mo los fotones del l谩ser rebotan y salen de vuelta por el peque帽o agujero. La c谩mara y con la ayuda de una inteligencia artificial analiza esos rebotes para detectar de d贸nde provienen y c贸mo son para as铆 formar una imagen en 2D del objeto.




En las pruebas los investigadores consiguieron detectar un maniqu铆 dentro de una habitaci贸n, as铆 como una serie de letras. Los resultados son desde luego muy poco detallados y el maniqu铆 parece m谩s una imagen fantasmag贸rica que un humano. Sin embargo aseguran que aplicando posteriormente una inteligencia artificial, son capaces de reconocer la mayor铆a de objetos.

¿Qu茅 utilidad tiene esto? M谩s all谩 de tratar de adivinar objetos dentro de una habitaci贸n, puede ser realmente 煤til para la industria automovil铆stica y los coches aut贸nomos por ejemplo, con tal de detectar a tiempo qu茅 puede ocurrir en la carretera y detr谩s de edificios. Tambi茅n puede ser 煤til para las autoridades a la hora de analizar un entorno peligroso por ejemplo.


M谩s informaci贸n en Stanford Computational Imaging Lab

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