本文摘要：据外媒报导，苹果正在努力提高计算机视觉的技术能力，以便其需要更为精确地检测和辨识对象，比如在照相机和被摄制对象都在运动的情况下。

据外媒报导，苹果正在努力提高计算机视觉的技术能力，以便其需要更为精确地检测和辨识对象，比如在照相机和被摄制对象都在运动的情况下。这种通过热光学来辅助确认元素跟踪的方法，或许很有科幻感觉。

但近日曝光的一项新的专利，似乎了我们未来将会在不远处的将来用上它。周四的时候，美国专利商标局（USPTO）发布了一份为题《与一部分现实环境涉及的、需要最少确认一个属性的方法和系统》。这类应用于与计算机视觉有相当大的关联，即利用摄像头来分析场景，并从其看见的景象中提供简单的数据。文档中提及了当前计算机视觉分析技术、在应付动态环境时的一个问题，因为许多算法都是尤其针对静态环境而建构的。

但实质上，在用于智能机展开摄制的时候，器材和被拍摄者常常都正处于运动状态，想具体跟踪其中一个对象，或许有些强人所难。若场景中有多个移动物体，则照相机姿态跟踪的准确性不会减少，甚至不会蓄意忽视场景中在运动的物体。

此外由于视线的遮盖，可能会遇上运动物体的辨识问题。虽然2D照相机视图可以切换为3D空间中的点位，但该空间中的运用对象，也有可能造成照相机的3D定位问题。这份专利得出的答案之一，就是用于两套有所不同类型的摄像头系统，其中还包括一个热光学主摄、以及一个普通的摄像头。

两者都可以有效地获取完全相同的视点，但热光学照相机可以像算法获取热图数据，相结合副摄像头获取的光学数据。该算法需要分析热图像，并与光学数据结合，以确认场景中的哪些项目与其它分离出来，减少热量、以及一般来说用作分析的颜色／对比度等其它属性。例如，当有人穿著绿色的穿著在场地中踢足球时，热图像不会探讨于球员身体产生的热量。算法可借以确认热图中的对象，然后用普通的副摄像头来挑选出长时间图像中的球员。

此外，该技术还可用作确认被遮盖的平面摄制图像。类似于系统可利用热光学来覆盖面积2D图像的其中一部分，并获取一些可用作转变呈现出的数据，比如被手遮盖的元件。以建筑物分析为事例，这样的系统可用作辨识附近的行人。

当来自完全相同视图的其它图像放到一起时，行人可以从最后线条中被自动去除。虽然该专利申请着重于叙述消费级光学、视频编辑、以及增强现实，但它也能在自动驾驶汽车领域充分发挥更大的起到，比如传闻中的苹果ProjectTitan自动驾驶研究项目。

9月初的时候，苹果叙述了一款专利的前照灯，其需要引人注目现实道路的某部分区域，以便向驾驶员收到警告。不过这样的系统，也可战略性地照亮部分道路，以协助自动驾驶汽车的视觉系统更佳地“看清楚”前方路面。

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