Chercheurs de l'Université Heriot-Watt, en collaboration avec des chercheurs de l'Université de Toulouse, La France, ont proposé un nouveau cadre qui combine des modèles statistiques avec des outils de calcul hautement évolutifs de la communauté de l'infographie pour extraire avec précision les informations 3-D en temps réel (50 images par seconde).

La nouvelle méthode permet la détection et l'imagerie de cibles à travers des scènes encombrées, permettant robuste, reconstruction cible en temps réel de scènes en mouvement complexes, et un précurseur pour les éventuelles technologies de détection nécessaires à la détection automobile à longue portée, une capacité clé pour les voitures sans conducteur de prochaine génération.

La reconstruction de scènes 3D a de nombreuses applications importantes qui façonnent notre présent et notre avenir, y compris les voitures autonomes, surveillance et défense de l'environnement.

Des chercheurs de Heriot-Watt ont annoncé les nouveaux résultats remarquables sur la reconstruction d'images en temps réel dans la prestigieuse revue scientifique, Communication Nature .

L'un de ces chercheurs, le professeur Stephen McLaughlin, directeur de l'École d'ingénierie et des sciences physiques a parlé de la recherche.

Il a déclaré :« La capacité de fournir une reconstruction vidéo 3D en temps réel permet le déploiement de nouvelles technologies de détection pour la détection automobile à longue portée, une capacité clé pour les voitures sans conducteur de prochaine génération."

Le professeur Gerald S. Buller de l'Institute of Photonics and Quantum Sciences a déclaré :"Ce travail représente la reconstruction d'image 3D en temps réel la plus avancée d'une scène complexe du monde réel jamais démontrée, plaçant Heriot-Watt fermement à l'avant-garde des efforts internationaux dans ce domaine émergent."

Dr Yoann Altmann, Le chercheur RAEng à l'École d'ingénierie et des sciences physiques a déclaré :« Ce travail combinant la photonique, Le traitement statistique d'images et les outils d'infographie illustrent vraiment comment des progrès significatifs peuvent être réalisés grâce à la recherche multidisciplinaire. »

Des techniques primitives de radar à base de laser (ou lidar) sont actuellement utilisées dans les dernières générations de voitures pour évaluer la distance par rapport aux véhicules voisins ou à d'autres obstacles potentiels.

Heriot-Watt a été le pionnier de l'utilisation de l'approche lidar de comptage de photons uniques à corrélation temporelle avancée qui présente plusieurs avantages par rapport aux approches existantes, permettant l'utilisation de sources laser sans danger pour les yeux et permettant une excellente résolution à longue portée (des centaines de mètres à des kilomètres).

Récemment, cette technique a été utilisée pour reconstruire avec succès des images 3D haute résolution dans des environnements extrêmes tels que le brouillard, avec des cibles encombrées, dans des milieux sous-marins hautement diffusants, et en espace libre à des distances supérieures à 10 km.

Cependant, jusqu'à maintenant, une limitation majeure a été le temps considérable requis pour l'analyse des données enregistrées. La récupération des informations 3D à partir des événements de détection de photons uniques chronométrés est une tâche difficile qui nécessite des algorithmes de traitement d'image intensifs. Les méthodes précédentes nécessitaient des dizaines de secondes voire de minutes pour traiter une seule image lidar ou imposaient des hypothèses restrictives sur la scène pour récupérer, entraver les applications pratiques d'imagerie 3D.

Les résultats ont été publiés aujourd'hui, Vendredi, 1er novembre dans la revue scientifique, Communication Nature .