Return to Video

Kamera koja vidi iza uglova

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

Serbian subtitles

Revisions

Our website uses cookies for analysis purposes.