Telecamere angolari, l'algoritmo del MIT riconosce i pedoni “nascosti”

Le ombre quasi impercettibili dei pedoni dietro l'angolo vengono rilevate ed elaborate: nasce così, grazie al MIT, la telecamera "angolare"

10 ottobre 2017 - 16:16

La partita della sicurezza stradale si gioca su diversi tavoli, con uno dei più importanti che rimane quello della prudenza, del rispetto delle regole e del non distrarsi mentre si guida (leggi del record di multe in UK per l'uso del cellulare durante la guida). Molti altri sono invece più recenti, creati dallo sviluppo tecnologico di questi ultimi anni. Se al giorno d'oggi anche le Citycar frenano da sole, il merito è da attribuire alla disponibilità di processori, attuatori e sensori economici e compatti. La ricerca però non si ferma e produce sempre nuove “diavolerie”, come la telecamera magica del MIT, che percepisce oggetti e persone anche dietro gli angoli.

FANTASCIENZA O TECNOLOGIA? Sappiamo tutti che è la luce che ci permette di vedere le cose che ci circondano, grazie alla riflessione dei raggi che arrivano ai nostri occhi. La visione funziona se gli oggetti sono “in vista”, dato che la luce si propaga in linea retta (rimanendo in condizioni che non tirano in ballo la Relatività di Einstein e che sono verificate nella stragrande maggioranza dei casi), ma questa sperimentazione cerca di vedere le cose nascoste dietro gli angoli. Non è fantascienza ma l'idea che sta dietro a un nuovo algoritmo sviluppato dal Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) del Massachusetts Institute of Technology. Questo rivoluzionario sistema di imaging può funzionare con le fotocamere degli smartphone e lavora utilizzando le riflessioni della luce per rilevare oggetti o persone nascoste, stimando le loro velocità e traiettoria in tempo reale (leggi della tripla telecamera TRW che vedrà anche al buio). Il video permette di capire il meccanismo d'azione di questo sistema.

INTERPRETARE LA PENOMBRA Il MIT fa un esempio per spiegare il funzionamento di questa rivoluzionaria tecnologia: immaginate di camminare lungo un corridoio a forma di L e di avere alcuni oggetti dietro l'angolo. Questi oggetti riflettono una piccola quantità di luce sul pavimento vicino all'angolo, in una posizione visibile. Gli oggetti creeranno un'ombra leggera e sfocata, chiamata fuzzy shadow e che equivale alla nostra penombra. Filmando la penombra il sistema, battezzato dal tema del CSAIL con il nome CornerCameras, può ricavare una serie di immagini che, opportunamente elaborate, danno informazioni sugli oggetti nascosti dietro l'angolo.

L'autore principale di un nuovo studio riguardo questa metodica, Katherine Bouman, spiega che: “anche se gli oggetti non sono visibili direttamente dalla telecamera, possiamo rilevare come i loro movimenti influenzano la penombra e da queste variazioni risalire alla loro posizione e a come si muovono. In questo modo dimostriamo che le pareti e gli ostacoli in generale possono essere usati come macchine fotografiche 'casuali' che rivelano scene nascoste dietro di loro”. Bouman osserva che la capacità di vedere intorno agli ostacoli sarebbe molte utile in vari campi: pensate ai vigili del fuoco che cercano persone negli edifici in fiamme o ai guidatori che possono vedere pedoni o altri veicoli dietro un punto ceco.

VANTAGGI E MIGLIORAMENTI Quello appena descritto è un approccio alternativo a quelli, già conosciuti, che usano Laser speciali montati sulla telecamera e in grado di emettere impulsi “lunghi” millesimi di miliardesimo di secondo. Dirigendo gli impulsi su pareti che sono visibili sia dalla telecamera sia dal soggetto nascosto alcuni fotoni torneranno indietro direttamente alla telecamera mentre altri rimbalzeranno sul soggetto invisibile, compiendo un cammino più lungo: questi ritardi rispetto al rimbalzo (bounce) diretto, seppur infinitesimali, consentono di ricostruire l'aspetto dell'oggetto/persona nascosto.

Si tratta di sistemi time-of-flight (leggi che Autoliv ha rilevato da Fotonic le sue attività nei LiDAR e nei sistemi Time-of-Flight) molto costosi e sofisticati, a differenza di questa proposta che, pur non richiedendo sorgenti Laser e videocamere dalla risposta fulminea, si è dimostrata capace di funzionare in una grande varietà di ambienti e anche sotto la pioggia. Il sistema ha ancora dei limiti oltre al principale di non funzionare al buio: ci sono infatti incertezze se la scena nascosta è poco luminosa, se gli oggetti nascosti sono bassi e se le condizioni della luce cambiano, ad esempio all'aperto se nuvole si muovono davanti al Sole (leggi delle videocamere Bosch-Sony più sensibili al buio). Il lavoro ha come altri autori i professori del MIT Bill Freeman, Antonio Torralba, Greg Wornell e Fredo Durand, la studentessa Vickie Ye e il dottorando Adam Yedidia e sarà presentato da Katherine Bouman alla International Conference on Computer Vision che si terrà al Lido di Venezia dal 22 al 29 ottobre. Notiamo che Freeman lavora anche per Google Research e che questo studio è stato finanziato, fra gli altri, dal progetto REVEAL della Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA): interessa quindi sia alla guida autonoma sia ai militari.

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