Telecamera angolare: dal MIT il sistema che riconosce pedoni nascosti

CornerCameras può, estrapolando immagini, stabilire velocità e traettoria di persone e oggetti in un vicolo ceco

Tanto è stato fatto, ma tanto c’è ancora da fare. Per questo nella sicurezza stradale si moltiplicano le nuove tecnologie, come la telecamera angolare del MIT, che rileva ostacoli nascosti.

Capta il riflesso ed elabora informazioni

Questo rivoluzionario sistema di imaging usa un algoritmo sviluppato dal Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL). Può funzionare con le fotocamere degli smartphone ed attraverso i riflessi della luce individua oggetti o persone dietro un punto ceco. Calcolando le loro velocità e traiettoria in tempo reale. Come? Il MIT ci fa un esempio: supponete di camminare lungo un corridoio a forma di L. Dietro l’angolo sono presenti alcuni oggetti che, riflettendo una piccola quantità di luce, creano una penombra (fuzzy shadow). Il sistema CornerCameras, filmandola, può ottenere una serie di immagini. Che, opportunamente elaborate, trasmettono informazioni sugli oggetti nascosti dietro l’angolo.

Ipotizzato un ampio impiego

“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 – dichiara Katherine Bouman, l’autore principale dello studio -. 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 sostiene che il sistema potrebbe, per esempio, aiutare pure i vigili del fuoco, nel loro operato.

Finanziato dalla DARPA

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. Una nota di colore: Freeman lavora anche per Google Research e questo studio è finanziato, tra gli altri, da REVEAL, progetto DARPA.

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