Kamera koja vidi iza uglova
-
0:01 - 0:02U budućnosti,
-
0:02 - 0:06samovozeći automobili će biti bezbedniji
i pouzdaniji od ljudi. -
0:06 - 0:07Ali, da bi se ovo desilo,
-
0:07 - 0:10potrebne su nam tehnologije koje
vozilima omogućavaju da reaguju -
0:10 - 0:11brže od ljudi,
-
0:11 - 0:15potrebni su nam algoritmi
koji mogu da voze bolje od ljudi -
0:15 - 0:19i potrebne su nam kamere koje mogu videti
više nego što čovek može da vidi. -
0:20 - 0:25Na primer, zamislite da samovozeći auto
želi da izvrši slepo skretanje, -
0:25 - 0:26a u susret mu nailazi auto
-
0:26 - 0:29ili će možda dete istrčati na ulicu.
-
0:29 - 0:33Na svu sreću, naš budući automobil
će imati ovu supermoć, -
0:33 - 0:37kameru koja će moći da vidi oko uglova
da bi otkrila ovakve potencijalne nesreće. -
0:37 - 0:40Nekoliko proteklih godina kao student
na doktorskim studijama -
0:40 - 0:42u Stenfordovoj računarskoj laboratoriji,
-
0:42 - 0:45radim na kameri
koja bi mogla da uradi to - -
0:45 - 0:48kamera koja može da pronađe objekte
koji su sakriveni u uglovima -
0:48 - 0:51ili blokirani od direktne
linije vidnog polja. -
0:51 - 0:55Dopustite da vam dam primer
šta naša kamera može videti. -
0:55 - 0:57Ovo je spoljašnji eksperiment
koji smo sproveli -
0:57 - 1:01gde naš sistem kamere
skenira ivicu zgrade laserom, -
1:01 - 1:03i scena koju želimo da zabeležimo
-
1:03 - 1:06je skrivena iza ugla, iza zavese.
-
1:06 - 1:09Naš sistem je ne može videti direktno.
-
1:10 - 1:11A ipak nekako,
-
1:11 - 1:15naša kamera može da napravi
3D geometriju ove scene. -
1:16 - 1:17Kako to izvodimo?
-
1:17 - 1:20Magija nastaje u ovom sistemu kamere.
-
1:20 - 1:24Možete gledati na ovo
kao na veoma brzu kameru. -
1:24 - 1:27Ne onu koja radi sa 1000 slika u sekundi,
-
1:27 - 1:30ili čak milion slika u sekundi,
-
1:30 - 1:32već sa bilion slika u sekundi.
-
1:33 - 1:38Toliko je brza da zapravo može da slika
kretanje same svetlosti. -
1:39 - 1:42A da bih vam dao primer
koliko brzo svetlost putuje, -
1:42 - 1:47uporedimo to sa brzinom
brzotrčećeg superheroja iz stripa -
1:47 - 1:49koji se može kretati tri puta
većom brzinom od brzine zvuka. -
1:50 - 1:54Pulsu svetlosti je potrebno oko
3.3 milijarditog dela sekunde -
1:54 - 1:56ili 3.3 nanosekunde,
-
1:56 - 1:58da pređe udaljenost od jednog metra.
-
1:58 - 2:00Pa, za to isto vreme,
-
2:00 - 2:04naš superheroj se pomerio manje
od širine ljudske dlake. -
2:05 - 2:06To je prilično brzo.
-
2:06 - 2:09Ali, zapravo, potrebno nam je
da stvaramo sliku mnogo brže -
2:09 - 2:12ako želimo da uhvatimo da se svetlost
kreće subcentimetarskom razmerom. -
2:13 - 2:15Dakle, naša kamera može da slika fotone
-
2:15 - 2:19u vremenskim okvirima
od samo 50 bilionitih delova sekunde, -
2:19 - 2:21ili 50 pikosekundi.
-
2:22 - 2:24Dakle, uzimamo ovu
ultra visoko brzu kameru -
2:24 - 2:28i uparujemo je sa laserom
koji šalje kratke impulse svetlosti. -
2:28 - 2:31Svaki puls putuje do ovog vidljivog zida
-
2:31 - 2:33i neka svetla se rasipaju
nazad ka našoj kameri, -
2:33 - 2:37ali mi takođe koristimo zid
i da razbacamo svetlost iza ugla -
2:37 - 2:39ka skrivenom objektu i nazad.
-
2:39 - 2:42Ovaj postupak ponavljamo mnogo puta
-
2:42 - 2:44da bismo zabeležili
pristizanje mnogo fotona -
2:44 - 2:46sa različitih lokacija zida.
-
2:46 - 2:49Nakon što izvršimo merenja,
možemo da napravimo -
2:49 - 2:52video od bilion slika po sekundi.
-
2:52 - 2:55Iako ovaj zid može
našim očima da izgleda obično, -
2:55 - 3:00sa bilion slika po sekundi možemo videti
nešto zaista neverovatno. -
3:00 - 3:05Možemo zapravo videti svetlosne talase
razbacane sa skrivene scene -
3:05 - 3:07kako se sudaraju sa zidom.
-
3:07 - 3:10I svaki od ovih talasa nosi informaciju
-
3:10 - 3:12o skrivenom objektu koji ga je poslao.
-
3:12 - 3:14Dakle, možemo uzeti ove mere
-
3:14 - 3:17i preneti ih u algoritam za rekonstrukciju
-
3:17 - 3:20da bismo zatim stvorili
3D geometriju skrivene scene. -
3:21 - 3:25Želim da vam pokažem još jedan primer
scene iz unutrašnjosti koju smo snimili, -
3:25 - 3:28ovoga puta sa različitim
skrivenim objektima. -
3:28 - 3:30Ovi objekti drugačije izgledaju,
-
3:30 - 3:32tako da drugačije odbijaju svetlost.
-
3:32 - 3:36Na primer, ova sjajna statua zmaja
drugačije odbija svetlost -
3:36 - 3:38nego disko kugla
-
3:38 - 3:41ili bela statua bacača diska.
-
3:41 - 3:44I mi, zapravo, možemo videti razlike
u odbijenom svetlu -
3:44 - 3:47posmatrajući ga kao ovu 3D zapreminu,
-
3:47 - 3:51gde smo samo uzeli slike iz videa
i spakovali ih zajedno. -
3:51 - 3:55Vreme je ovde predstavljeno
kao dubina ove kocke. -
3:56 - 3:59Ove sjajne tačke koje vidite
su odrazi svetlosti, -
3:59 - 4:02od svakog aspekta disko kugle,
-
4:02 - 4:04šireći se po zidu tokom vremena.
-
4:04 - 4:08Svetli tragovi svetlosti koje vidite
da najbrže stižu u vremenu -
4:08 - 4:12pripadaju sjajnoj zmajevoj statui
koja je najbliža zidu, -
4:12 - 4:16a drugi tragovi svetlosti dolaze
od odraza svetlosti od police za knjige -
4:16 - 4:17i od statue.
-
4:18 - 4:22Možemo takođe vizuelizovati
ova merenja sliku po sliku, -
4:22 - 4:22kao video,
-
4:22 - 4:25da bismo direktno videli rašireno svetlo.
-
4:25 - 4:29Ponovo, ovde vidimo, prvo,
odraze svetla koji pripadaju zmaju, -
4:29 - 4:30koji je najbliži zidu,
-
4:30 - 4:34zatim sjajne tačke od disko kugle
-
4:34 - 4:37i drugih odraza od police za knjige.
-
4:37 - 4:41Konačno, vidimo odraze
svetlosnih talasa od statue. -
4:42 - 4:45Ovi svetlosni talasi koji osvetljavaju zid
-
4:45 - 4:49su poput vatrometa koji traju
samo bilioniti deo sekunde. -
4:54 - 4:57I čak iako ovi objekti
drugačije odbijaju svetlost, -
4:57 - 5:00mi i dalje možemo
da rekonstruišemo njihove oblike. -
5:00 - 5:02Ovo možete videti iza ugla.
-
5:04 - 5:07Želim da vam pokažem još jedan primer
koji je malo drugačiji. -
5:07 - 5:10U ovom videu, vidite mene
obučenog u reflektivno odelo -
5:10 - 5:15i naš sistem skenira zid
četiri puta svake sekunde. -
5:15 - 5:16Odelo je reflektivno,
-
5:16 - 5:19tako da zapravo možemo da uhvatimo
dovoljan broj fotona -
5:19 - 5:23tako da možemo videti gde sam i šta radim
-
5:23 - 5:26bez da me kamera direktno snima.
-
5:26 - 5:30Beležeći fotone koji se šire
od zida ka mom odelu, -
5:30 - 5:32nazad do zida i nazad do kamere,
-
5:32 - 5:36možemo da snimimo ovaj indirektni
video u realnom vremenu. -
5:37 - 5:40Mislimo da bi ovakva vrsta praktičnog
stvaranja slike van vidnog polja -
5:40 - 5:44mogla da bude korisna za primene,
uključujući i samovozeće automobile, -
5:44 - 5:46ali takođe i za biomedicinsku obradu slike
-
5:46 - 5:50gde je potrebno da vidimo unutar
malih struktura tela. -
5:50 - 5:53Možda bismo mogli da slične
sisteme kamera postavimo na robote -
5:53 - 5:56koje šaljemo da istražuju druge planete.
-
5:57 - 6:00Možda ste ranije čuli
za gledanje iza ugla, -
6:00 - 6:02ali ono što sam vam danas pokazao
bilo bi nemoguće -
6:02 - 6:03pre samo dve godine.
-
6:03 - 6:07Na primer, sada možemo da obradimo
velike, skrivene scene veličine sobe -
6:07 - 6:09napolju i u realnom vremenu,
-
6:09 - 6:13i napravili smo značajne napretke ka tome
da ovo postane praktična tehnologija -
6:13 - 6:16koju biste možda mogli da vidite
jednog dana na automobilu. -
6:16 - 6:19Naravno, još uvek preostaju izazovi.
-
6:19 - 6:23Na primer, možemo li obraditi
skrivene scene na velikim udaljenostima -
6:23 - 6:26odakle sakupljamo veoma,
veoma malo fotona, -
6:26 - 6:29laserima koji su male snage
i koji su bezbedni za vid. -
6:30 - 6:32Ili, možemo li napraviti slike od fotona
-
6:32 - 6:34koji su se raširili mnogo više puta
-
6:34 - 6:37od jednog odskoka iza ugla?
-
6:37 - 6:41Možemo li uzeti naš prototip sistem
koji je, pa, trenutno veliki i glomazan, -
6:41 - 6:44i minijaturizovati ga u nešto
što bi moglo biti korisno -
6:44 - 6:45za biomedicinsku obradu slike
-
6:45 - 6:48ili možda na neki način poboljšan
sistem kućne bezbednosti, -
6:48 - 6:54ili možemo li uzeti ovu novu modalnost
obrade slike i naći joj druge primene? -
6:54 - 6:56Mislim da je to
uzbudljiva nova tehnologija -
6:56 - 6:59i da mogu postojati druge stvari
za koje još nismo ni pomislili -
6:59 - 7:00da je iskoristimo.
-
7:00 - 7:02Tako da, budućnost
sa samovozećim automobilima -
7:02 - 7:05nam sada može delovati daleko -
-
7:05 - 7:07već razvijamo tehnologije
-
7:07 - 7:10koje bi mogle da automobile učine
bezbednijim i inteligentnijim. -
7:10 - 7:13A uz ubrzan tempo
naučnih otkrića i inovacije, -
7:13 - 7:16nikada ne znate kakve nove
i uzbudljive mogućnosti -
7:16 - 7:18se kriju tik iza ugla.
-
7:19 - 7:22(Aplauz)
- Title:
- Kamera koja vidi iza uglova
- Speaker:
- Dejvid Lindel (David Lindell)
- Description:
-
Da bi bezbedno radili, samovozeći automobili moraju izbegavati prepreke - uključujući i one koje ne vide. Da bi se to desilo, potrebna nam je tehnologija koja vidi bolje nego što to čini čovek, kaže elektro inženjer Dejvid Lindel. Stavite pojaseve jer krećemo u brzu, revolucionarnu tehnološku demonstraciju dok Lindel objašnjava značaj i svestrani potencijal visoko brzinskih kamera koje mogu uočiti objekte koji se kriju iza uglova.
- Video Language:
- English
- Team:
- closed TED
- Project:
- TEDTalks
- Duration:
- 07:34
Ivana Korom approved Serbian subtitles for A camera that can see around corners | ||
Ivana Korom edited Serbian subtitles for A camera that can see around corners | ||
Ivana Korom accepted Serbian subtitles for A camera that can see around corners | ||
Ivana Korom edited Serbian subtitles for A camera that can see around corners | ||
Ivana Korom edited Serbian subtitles for A camera that can see around corners | ||
Filip Eskić edited Serbian subtitles for A camera that can see around corners | ||
Filip Eskić edited Serbian subtitles for A camera that can see around corners | ||
Filip Eskić edited Serbian subtitles for A camera that can see around corners |