多波長遠赤外計測による革新的な測距技術の確立

建立利用多波长远红外测量的创新测距技术

• 批准号: 22K18420
• 负责人: 田中 賢一郎
• 金额: $ 16.64万
• 依托单位: Ritsumeikan University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Challenging Research (Pioneering)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-06-30 至 2028-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K18420/
• 关键词: コンピュテーショナルフォトグラフィ

カメラから物体までの距離を計測する方法の確立は、コンピュータビジョンの最も大きな目的の一つである。従来より、様々な測距方法が提案されてきたが、物体表面のテクスチャを必要とせず、かつ、パッシブに測距を行う方法はいまだ確立されていない。そこで本研究では、遠赤外放射を測距に利用するという斬新なアプローチで、物体のテクスチャが観測されていることを必要としない、新たな測距モダリティの確立に挑戦する。本研究では、遠赤外放射の大気での減衰の波長依存性のモデル化、計測デバイスの設計、深層学習による距離推定、といった要素を統合した、新たな測距システムを構築することを目指す。この研究は、機械にとって最適な視覚は人間を模倣する（カメラである）必要はないという考えのもと、計測と計算処理を高度に融合させることでコンピュータビジョン技術の大幅な性能向上を図ろうという、次世代のコンピュータビジョン技術の確立への第一歩となる挑戦である。本年度においては、遠赤外カメラと、多波長バンドパスフィルタ、冷却装置、切り替え装置を組み合わせた計測装置を作成した。また、この装置を用いたフィージビリティテストを行い、表面温度を自由に設定できる黒体炉を任意の距離に置いた時に、観測値が減少すること及びその値を用いて物体までの距離が推定できることの基礎的な確認を行った。また、観測過程をヴィーン近似することで、推定パラメータと観測値の関係性を線形に説明できるモデルを確立し、それをもとに、線形演算のみで距離を推定する手法を開発し、その基礎的な評価を行った。この成果は、現在査読を受けており、今後一般に公開する予定である。

建立一种测量相机到物体距离的方法是计算机视觉最重要的目标之一。尽管过去已经提出了各种测距方法，但是尚未建立不需要物体表面纹理并被动地执行测距的方法。因此，在这项研究中，我们将接受挑战，采用一种利用远红外辐射进行测距的新方法，建立一种不需要观察物体纹理的新测距模式。在这项研究中，我们的目标是构建一个新的测距系统，该系统集成了远红外辐射大气衰减的波长依赖性建模、设计测量设备以及使用深度学习进行距离估计等元素。这项研究旨在通过高度集成测量和计算处理来显着提高计算机视觉技术的性能，其基础是机器的最佳视觉不需要模仿人类（相机），这一挑战是建立下一代的第一步。计算机视觉技术。今年，我们创造了一种结合了远红外相机、多波长带通滤波器、冷却装置和开关装置的测量装置。此外，我们使用该装置进行了可行性测试，结果发现，当将表面温度可自由设定的黑体炉放置在任意距离时，观测值会减小，并且可以使用该值来估计到物体的距离。进行了基本检查。此外，通过将维恩近似应用于观测过程，我们建立了一个可以线性解释估计参数与观测值之间关系的模型，并基于该模型，我们开发了一种仅使用线性运算的距离估计方法，并且我们对这个模型的基础进行了全面的评估。目前，该结果正在接受同行评审，并将在未来向社会公开。