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La tecnología puede reconstruir una escena oculta en sólo unos minutos utilizando algoritmos matemáticos avanzados.
Un automóvil genérico de conducción autónoma que detecta una fotografía conceptual en 3D.
Un automóvil genérico de conducción autónoma que detecta una fotografía conceptual en 3D.

 

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John Murray-Bruce, profesor de informática e ingeniería de la Universidad del Sur de Florida (USF), ha desarrollado una tecnología que puede reconstruir escenas ocultas en 3D utilizando una sola fotografía. La tecnología tiene el potencial de revelar qué hay detrás de paredes, puertas o automóviles.

Algoritmo utiliza sombras para generar modelos 3D

Murray-Bruce y su Ph.D. El estudiante Robinson Czajkowski ha creado un algoritmo que puede utilizar las tenues sombras proyectadas por los objetos en superficies cercanas para generar modelos 3D coloridos y de alta precisión de las áreas ocluidas. Esta tecnología podría tener muchas aplicaciones, desde prevenir accidentes automovilísticos hasta ayudar a las fuerzas del orden y las operaciones militares.

Cuando la luz incide sobre un objeto, crea una sombra en la superficie detrás de él. El algoritmo de Murray-Bruce y Czajkowski analiza estas sombras para crear un modelo 3D de la escena oculta. La tecnología puede reconstruir una escena oculta en sólo unos minutos utilizando algoritmos matemáticos avanzados.

 
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Escenario de imágenes NLOS con resolución de dos bordes y representación de escenas ocultas.

“Estamos convirtiendo superficies ordinarias en espejos para revelar regiones, objetos y habitaciones que están fuera de nuestra línea de visión”, dijo Murray-Bruce. “Vivimos en un mundo 3D, por lo que obtener una imagen 3D más completa de un escenario puede ser fundamental en varias situaciones y aplicaciones”.

Su investigación, publicada en Nature Communications , es la primera en lograr tal hazaña utilizando una cámara digital común y corriente. Los intentos anteriores de obtener imágenes de escenas ocultas requirieron equipos costosos y especializados o produjeron reconstrucciones 2D de baja calidad.

“Nuestro trabajo logra un resultado similar usando mucho menos”, dijo Czajkowski. “Ya no es necesario gastar un millón de dólares en equipos para esto”.

Las aplicaciones potenciales de esta tecnología son enormes.  Por ejemplo, podría mejorar significativamente la seguridad de los vehículos autónomos al permitirles “ver” en las esquinas y anticipar posibles obstáculos antes de que se vuelvan visibles.  También podría usarse en misiones de búsqueda y rescate para localizar víctimas atrapadas en edificios u otras estructuras.

Posibles escenarios de casos de uso

Los organismos encargados de hacer cumplir la ley podrían utilizar la tecnología para recopilar información crítica sobre la escena del crimen sin alterar la evidencia.  Esto podría resultar especialmente útil en casos en los que la escena sea peligrosa o de difícil acceso.  Por ejemplo, la tecnología podría usarse para reconstruir la escena de un tiroteo o una situación de toma de rehenes desde una distancia segura.

 La tecnología también podría tener aplicaciones en la industria del entretenimiento.  Por ejemplo, podría crear experiencias de juego inmersivas que permitan a los jugadores explorar entornos virtuales en 3D.  También podría utilizarse en la industria cinematográfica para crear efectos especiales más realistas.

 A pesar de su potencial, la tecnología aún debe estar lista para su uso comercial.  Czajkowski y Murray-Bruce estiman que los fabricantes de automóviles y los organismos encargados de hacer cumplir la ley tardarán entre 10 y 20 años en adoptarlo.  Mientras tanto, planean continuar su investigación para mejorar la velocidad y precisión del algoritmo y explorar sus posibles aplicaciones en el futuro, como los vehículos autónomos.

 “En poco más de una década desde que surgió la idea de ver a la vuelta de la esquina, ha habido un progreso notable y se está acelerando el interés y la actividad de investigación en el área”, dijo Murray-Bruce.  “Este aumento de actividad, junto con el acceso a cámaras mejores y más sensibles y a una potencia informática más rápida, forman la base de mi optimismo sobre cuán pronto esta tecnología será práctica para una amplia gama de escenarios”.

 Actualmente, el algoritmo está disponible para que otros investigadores lo prueben y reproduzcan en su propio espacio.  Murray-Bruce y Czajkowski esperan que, al compartir su trabajo, puedan inspirar a otros a desarrollar su investigación y contribuir significativamente a este campo.

El algoritmo de Murray-Bruce y Czajkowski tiene el potencial de revolucionar la forma en que vemos el mundo que nos rodea.  Desde mejorar la seguridad de los vehículos autónomos hasta ayudar a las fuerzas del orden y las operaciones militares, las aplicaciones de esta tecnología son enormes.  Si bien puede pasar algún tiempo antes de que esté disponible comercialmente, no hay duda de que este avance tendrá un impacto significativo en una amplia gama de industrias en los próximos años.

Study abstract:

Presentamos un enfoque para obtener imágenes tridimensionales a todo color sin línea de visión con una cámara común que se basa en una combinación complementaria de una nueva estrategia de adquisición de mediciones, un modelo de representación de escena y un método de reconstrucción personalizado. A partir de una fotografía ordinaria de una superficie mate con línea de visión iluminada por la escena oculta, nuestro enfoque reconstruye una imagen tridimensional de la escena oculta detrás de una estructura oclusiva explotando dos bordes ortogonales de la estructura para una resolución transversal a lo largo del acimut y la elevación. ángulos y una representación de escena ortogonal de información para una resolución de rango precisa. En demostraciones anteriores más allá de las reconstrucciones bidimensionales se utilizaron costosos sistemas ópticos especializados para recopilar información sobre la escena oculta. Aquí logramos imágenes tridimensionales precisas utilizando hardware económico y ubicuo, sin necesidad de una imagen de calibración. Por lo tanto, nuestro sistema puede resultar útil en situaciones interiores como reconocimiento y búsqueda y rescate.

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