Comment l’intelligence artificielle affine les images de vision thermique floues

La vision thermique conventionnelle représente cette scène nocturne d'une route forestière dans des gris fantomatiques (en haut). Une nouvelle technologie assistée par l'IA prend des données thermiques et crée une image plus nette (en bas). Le système ajoute de la couleur en fonction des objets détectés, en ombrant le bleu de l'eau, par exemple.

F. Bao et al/Nature 2023

Par Luis Melecio-Zambrano

24 août 2023 à 14h00

Les figures floues et fantomatiques généralement observées sur les images thermiques pourraient devenir une chose du passé. En associant intelligence artificielle et vision thermique, les scientifiques peuvent créer des images nettes et détaillées, même dans l’obscurité. Cette technique pourrait un jour contribuer à améliorer la capacité des véhicules autonomes à naviguer la nuit. L'imagerie thermique, souvent utilisée dans les systèmes de vision nocturne, fonctionne en détectant les sources de chaleur. Les images infrarouges sont floues à cause d’un phénomène appelé ghosting. La chaleur d'un objet submerge tous les détails de la texture de l'objet, tout comme allumer une lumière rend difficile le déchiffrement des gravures sur une ampoule.

Le physicien théoricien Fanglin Bao de l'Université Purdue à West Lafeyette, Indiana, et ses collègues ont utilisé une caméra thermique capable de distinguer les différentes longueurs d'onde de la lumière infrarouge. Les chercheurs ont associé cette caméra à un programme informatique qui utilise l’IA pour démêler les informations de l’appareil afin de révéler la température, la texture et le type de matériau des objets dans une image. Cette technique permet de peindre des images lumineuses et détaillées à partir de scènes sombres et nocturnes, rapporte l'équipe du 26 juillet dans Nature.

"Il n'y a aucune restriction concernant les conditions météorologiques difficiles ou les scénarios nocturnes", explique l'ingénieur électricien Muhammad Ali Farooq de l'Université de Galway en Irlande, qui n'a pas participé à l'étude. « Vous pouvez obtenir des données de très bonne qualité et très nettes, même dans des conditions de faible éclairage. »

La technique peut également mesurer la distance avec à peu près la même précision que les méthodes actuelles basées sur une caméra. Cela signifie qu'il pourrait être utilisé dans des véhicules autonomes, qui doivent savoir freiner pour éviter de provoquer un accident (SN : 12/10/18).

Les véhicules autonomes actuels évaluent souvent la distance en faisant rebondir les signaux sur les objets, de la même manière que fonctionne le sonar. De nombreuses voitures autonomes émettant des signaux pourraient se confondre. Étant donné que la nouvelle technique n’a pas besoin d’envoyer de signal, elle pourrait être plus sûre à développer dans un monde où il y a davantage de voitures autonomes, affirment les chercheurs.

Malgré cela, la technologie ne sera pas de si tôt disponible dans les rues animées. La caméra est lourde, environ un demi-mètre de chaque côté et coûteuse – elle coûte plus d'un million de dollars, dit Bao. Et capturer chaque image prend environ une seconde, ce qui est trop lent pour un véhicule autonome qui doit réagir aux situations en temps réel.

Néanmoins, Bao attend avec impatience de voir des versions de cette technologie qui pourraient être utiles à l'avenir pour les véhicules ou les robots autonomes. « Nous, les humains, avons un penchant évolutif en faveur de la lumière », dit-il. "Mais il s'avère que l'IA peut surmonter cette dichotomie de longue date entre le jour et la nuit."

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F. Bao et al. Détection et télémétrie assistées par la chaleur. Nature. Vol. 619, 26 juillet 2023, p. 743. est ce que je : 10.1038/s41586-023-06174-6.

Luis Melecio-Zambrano est le stagiaire en rédaction scientifique de l'été 2023 chez Science News. Ils terminent leur maîtrise en communication scientifique à l'Université de Californie à Santa Cruz, où ils ont réalisé des reportages sur les questions de justice environnementale et d'agriculture.

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