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視界不良時の機械知覚を改善

ニューラルネットワークモデルを使って赤外線放射から物理的情報を得る技術で、 既存の機械知覚技術が苦手とする視界不良時の知覚を改善することができた。

画像検出・分類技術は、自律走行などの技術にとって、なくてはならないものである。しかし、霧や煙霧などの気象条件や単なる日没による視界不良時には、依然としてかなりの困難に直面している。パデュー大学（米国インディアナ州ウェストラファイエット）の鮑芳琳（Fanglin Bao）らはNature 2023年7月27日号で、熱撮像、物理学、機械学習を用いて視界不良時における探知能を改善する画期的なアプローチ「熱支援探知・測距（heat-assisted detection and ranging：HADAR）」技術を紹介している1。

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翻訳：三枝小夜子

Nature ダイジェスト Vol. 20 No. 10

DOI: 10.1038/ndigest.2023.231038

原文

Heat-assisted imaging enables day-like visibility at night
  • Nature (2023-07-27) | DOI: 10.1038/d41586-023-02333-x
  • Manish Bhattarai & Sophia Thompson
  • Manish Bhattaraiは、 ロスアラモス国立研究所（米国ニューメキシコ州）に所属。Sophia Thompsonは、 ニューメキシコ大学（米国アルバカーキ）に所属。

参考文献

  1. Bao, F. et al. Nature 619, 743–748 (2023).
  2. Gurton, K. P., Yuffa, A. J. & Videen, G. W. Opt. Lett. 39, 3857–3859 (2014).
  3. Marnissi, M. A. & Fathallah, A. in Proc. IEEE/CVF Conf. Computer Vision and Pattern Recognition 817–825 (IEEE, 2023).
  4. Kwasniewska, A., Szankin, M., Ruminski, J., Sarah, A. & Gamba, D. in Proc. IEEE/CVF Conf. Computer Vision and Pattern Recognition 3852–3862 (IEEE, 2021).