인공지능이 흐릿한 열화상 이미지를 선명하게 만드는 방법

기존 열화상 이미지는 숲길의 야간 풍경을 유령 같은 회색으로 묘사합니다(상단). 새로운 AI 지원 기술은 열 데이터를 가져와 더 선명한 이미지를 생성합니다(아래). 시스템은 감지된 물체에 따라 색상을 추가합니다. 예를 들어 물에 파란색 음영을 추가합니다.

F. Bao 외/Nature 2023

루이스 멜레시오-잠브라노

2023년 8월 24일 오후 2시

열화상에서 일반적으로 볼 수 있는 흐릿하고 유령 같은 모습은 이제 과거의 일이 될 수 있습니다. 과학자들은 인공 지능과 열 비전을 결합하여 어둠 속에서도 선명하고 상세한 이미지를 만들 수 있습니다. 이 기술은 언젠가 자율주행 차량의 야간 탐색 능력을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 야간 투시 시스템에 자주 사용되는 열화상 이미징은 열원을 감지하여 작동합니다. 고스팅이라는 현상으로 인해 적외선 이미지가 흐릿해집니다. 물체에서 나오는 열은 물체의 질감에 대한 모든 세부 사항을 압도합니다. 마치 조명을 켜면 전구의 에칭을 판독하기 어려운 것과 같습니다.

인디애나 주 웨스트 라피엣 소재 퍼듀 대학의 이론 물리학자인 Fanglin Bao와 동료들은 적외선의 다양한 파장을 구별할 수 있는 열 카메라를 사용했습니다. 연구원들은 AI를 사용하여 장치에서 정보를 풀어 이미지에 있는 물체의 온도, 질감 및 재료 유형을 드러내는 컴퓨터 프로그램과 카메라를 결합했습니다. 이 기술은 어두운 야간 장면에서 밝고 상세한 이미지를 그렸다고 팀은 7월 26일 Nature에 보고했습니다.

이번 연구에 참여하지 않은 아일랜드 골웨이 대학의 전기공학자 무하마드 알리 파루크(Muhammad Ali Farooq)는 “가혹한 기상 조건이나 야간 시나리오에는 제한이 없습니다.”라고 말합니다. "조명이 낮은 환경에서도 매우 훌륭하고 선명한 데이터를 얻을 수 있습니다."

이 기술은 현재 카메라 기반 방법과 거의 동일한 정확도로 거리를 측정할 수도 있습니다. 이는 사고 발생을 피하기 위해 언제 브레이크를 밟아야 하는지 알아야 하는 자율 주행 차량에 사용될 수 있음을 의미합니다(SN: 10/12/18).

현재 자율주행 차량은 소나 작동 방식과 유사하게 물체에 신호를 반사시켜 거리를 측정하는 경우가 많습니다. 신호를 보내는 많은 자율주행차는 서로 혼동을 일으킬 수 있습니다. 새로운 기술은 신호를 보낼 필요가 없기 때문에 자율주행차가 많아지는 세상에서 규모를 확대하는 것이 더 안전할 수 있다고 연구원들은 말합니다.

그럼에도 불구하고 기술이 곧 바쁜 거리를 통과할 수는 없을 것입니다. 카메라는 각 면이 약 0.5미터로 무겁고 가격이 비싸며 가격은 백만 달러 이상이라고 Bao는 말합니다. 그리고 각 이미지를 캡처하는 데 약 1초가 소요되는데, 이는 실시간으로 상황에 반응해야 하는 자율주행차에 비해 너무 느린 시간입니다.

그럼에도 불구하고 Bao는 이 기술이 미래에 자율주행차나 로봇에 적용될 수 있기를 기대하고 있습니다. “우리 인간은 빛을 향한 진화적 편견을 갖고 있습니다.”라고 그는 말합니다. "그러나 AI는 낮과 밤 사이의 오랜 이분법을 극복할 수 있는 것으로 나타났습니다."

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F.Baoet al. 열을 이용한 감지 및 범위 지정. 자연. Vol. 619, 2023년 7월 26일, p. 743. 도이: 10.1038/s41586-023-06174-6.

Luis Melecio-Zambrano는 Science News의 2023년 여름 과학 글쓰기 인턴입니다. 그들은 캘리포니아 대학교 산타크루즈 캠퍼스에서 환경 정의와 농업 문제를 연구하며 과학 커뮤니케이션 석사 학위를 취득하고 있습니다.

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