約翰內斯·開普勒大學的三位研究人員利用人工智能改善了熱成像相機對迷路人員的搜索能力。David Schedl，Indrajit Kurmi和Oliver Bimber在發(fā)表在《自然機器智能》雜志上的論文中，描述了他們如何將深度學習網絡應用于森林迷路者的問題以及它如何發(fā)揮作用。

當人們迷失在森林中時，搜索和救援專家會使用直升機在最可能找到他們的地區(qū)上空飛行。除了簡單地掃描下方的地面外，研究人員還使用雙筒望遠鏡和熱像儀。希望這樣的攝像機能夠突出地面人員與周圍環(huán)境的體溫差異，使他們更容易發(fā)現(xiàn)。不幸的是，在某些情況下，由于植被覆蓋了下層土壤或太陽將樹木加熱到與迷路者的體溫相似的溫度，熱成像無法按預期工作。在這項新的工作中，研究人員試圖通過使用深度學習應用程序來改善所生成的圖像來克服這些問題。

團隊開發(fā)的解決方案涉及使用AI應用程序處理給定區(qū)域的多個圖像。他們將其與使用AI處理來自多個射電望遠鏡的數(shù)據(jù)進行了比較。這樣做可以使多個望遠鏡作為一個大型望遠鏡工作。以類似的方式，他們使用的AI應用程序允許從直升機(或無人駕駛飛機)拍攝的多個熱圖像創(chuàng)建圖像，就好像它是由具有更大鏡頭的相機捕獲的一樣。經過處理后，所產生的圖像具有更高的景深-在其中，樹的頂部顯得模糊，而地面上的人們變得更加容易辨認。為了訓練AI系統(tǒng)，研究人員必須創(chuàng)建自己的圖像數(shù)據(jù)庫。他們使用無人機在各種各樣的位置為地面上的志愿者拍照。