一种新型的机器感知方法——高光谱热雷达

近日，浙大研发团队提出了一种新型机器感知方法——高光谱热雷达HADAR （heat-assisted detection and ranging），也可以简称为“热雷达”。开创热雷达先河，为机器感知拓展全新领域。

高光谱热雷达的应用

微波雷达、激光雷达与声纳都是主动式传感，它们会主动向环境发射信号。热雷达是被动式传感，会和相机一样“默默”地接收信号。

浙大课题组之所以将它取名为雷达，是希望有朝一日热雷达可以像微波雷达和激光雷达一样，在各行各业中取得广泛应用。

热雷达最直接的应用就是作为机器人以及无人驾驶汽车的传感器。热雷达采取完全被动式的传感方式，可以感知材料、温度、几何纹理等多维度的物理信息，还能在黑夜看到类似白天的景象，这将为机器人提供全新的机器视觉支持。

热雷达也能用于野生动物监测。野生动物大多只在夜间活动。热雷达的夜视能力以及灵敏的温度感知能力，将帮助我们更好地监测珍稀野生动物。

热雷达也可用于智能医疗，更好地在夜间监测患者的行为、状态。

热雷达还能用于国防领域，由于其具备被动传感的特征，故其具有良好的隐蔽性。

红外高光谱成像数据库

为了研究热雷达，研究者自学了一些计算机图形的基础知识，并且开发出一个基于光线追迹的计算机图形仿真软件，生成了世界上唯一一个公开的红外高光谱成像的数据库（the HADAR database）。

利用这个数据库，他们开始训练机器学习，并对热雷达理论进行数值验证。同时，利用 DARPA 项目组提供的更加优质的实验数据，鲍芳琳开发了一系列算法，在实验上实现了热雷达的所有效果，包括 TeX 视觉、类比于白天的夜视能力、显著优于传统热成像的目标探测与距离测量等。

热雷达是一个新概念，也是一个跨领域的工作，涵盖光学信息理论、机器学习算法、实验细节、与当前机器视觉的对比分析等内容。尽管热雷达涉及到多个学科的知识，但它本身是一个新生事物，不曾被明确定义过。也许若干年后，热雷达本身就成了一个研究方向。

但是，目前的热雷达仍然处于概念验证的阶段，还有很多理论需要通过进一步的实验加以验证，也有更多应用值得去探索。