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  • 邊緣計算

    人工智能聚焦珊瑚礁生態系統

    研究人員推出了一種新的 AI 模型,可以將難以看到的水下圖像轉換為清晰、高度準確的 3D 場景。它可以幫助生態學家更準確地觀察和理解珊瑚礁等環境。

    馬薩諸塞州 Woods Hole 海洋學研究所 (WHOI) 和麻省理工學院的研究人員設計了名為 SeaSplat 的模型,以抵消水對照片的兩大扭曲效應:薄霧和著色。

    SeaSplat 可以重建如果去除水體及其失真,水下場景會是什么樣子。它可以將看起來無色或沖淡的照片轉換為明亮、清晰的圖像,以反映物體或動物的真實顏色。

    該模型還可以生成精確的 360 度重建圖像。一種稱為 3D 高斯射的技術可幫助模型精確預測并以數字方式重現二維水下照片中的完整 3D 圖像。

    研究人員使用由潛水員和機器人收集的大量水下圖像,調整了 3D 重建模型,以自動糾正水的固有失真,并描繪出出現在陸地上的水下物體。它考慮了場景的 3D 結構以及每個物體的幾何形狀和相對位置,以創建逼真的顏色。

    Two side-by-side underwater images, one on the left shows a hazy blue-green image with a small cube in the middle while the right image of the same underwater shot is clearer, showing a Rubik's Cube-like object with colors that are clear and bright.
    圖 1:左側的水下圖像被上傳到 SeaSplat,然后在右側以更低的模糊度、更高的清晰度和色彩準確性進行再現。

    研究人員希望 SeaSplat 能夠幫助生態學家更好地了解珊瑚礁豐富的生物多樣性,為科學家提供更好的工具來保護這些對環境至關重要的棲息地。珊瑚礁通常被稱為“海洋雨林”,因為它們在培育水下生物多樣性方面發揮著重要作用。

    國際珊瑚礁倡議 (International Coral Reef Initiative) 是一個由國家和組織組成的全球合作伙伴組織,該組織指出,在過去兩年中,約 84% 的珊瑚礁經歷過有害的色。自 1998 年以來,全球發生了四次破壞珊瑚礁生態系統的漂白事件。

    WHOI 的副科學家、該模型的聯合創建者 Yogesh Girdhar 表示:“珊瑚礁是海洋的一小部分,但擁有大量的生物多樣性,因此監控珊瑚礁生態系統至關重要。“科學家可以使用這個模型來量化珊瑚礁的生物多樣性,并檢測諸如珊瑚脫色或疾病等特定事件。”

    5 月中旬,就在一年一度的 6 月 1 日世界珊瑚礁宣傳日 (World Reef Awareness Day) 前幾周,GIRDHAR 和共同作者麻省理工學院 (MIT) 研究生 Daniel Yang 在一次機器人會議上介紹了他們在 SeaSplat 方面的研究成果。麻省理工學院機械工程教授 John Leonard 也參與撰寫了這項研究。

    為了捕獲用于訓練模型的水下圖像,研究人員使用了一個配備 NVIDIA Jetson Orin 邊緣計算的水下機器人來幫助指導飛船。

    自首次訓練運行 (由 NVIDIA L40 GPU 提供支持) 以來,該模型可用于推理標準水下攝像機拍攝的圖像,而非專用設備或花哨的照明。

    生態學家上傳原始的水下圖像,然后該模型創建校正版本,恢復自然色彩和更清晰的細節。例如,SeaSplat 可以準確地添加背面紅色和黃色,這通常會在水下照片中消失。它還能展現或重現珊瑚或海洋有機體的精細特征。

    “我們的目標是幫助生態學家獲得更高的海底分辨率,并更好地了解珊瑚礁,”Girdhar 說。“由于我們擁有非常高質量的 3D 模型,因此我們可以將攝像頭移動到幾乎任何位置,并從幾乎任何與實際物體非常接近的視角渲染重建的圖像。”

    到目前為止,SeaSplat 已用于分析和升級在美屬維爾京群島、紅海和庫拉索島拍攝的水下珊瑚礁圖像。未來,研究人員希望提高該模型的通用性和可擴展性,以便幾乎可用于任何水下調查或研究。

    閱讀有關 SeaSplat 的其他報道,并查看研究人員的論文

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