[发明专利]用于识别视线外对象的装置

说明书

本发明公开了一种用于识别视线外对象的装置，该装置中的光场传感器用于在从该光场传感器的视场外的对象反射的光的区域上进行相位测量。这些相位测量被应用于机器学习系统，该机器学习系统利用来自视场外的对象的类似相位测量来训练，以识别经受训练的对象类内的对象。

技术领域

本发明具体涉及一种用于识别视线外对象的装置，当对象在相对于光传感器的角落附近时可能发生的对象不在光传感器的视线内时，该系统可以从其反射光识别对象。

背景技术

光学成像的基本限制是如下要求：被成像的对象在图像传感器的视线内，即存在不需要经由介入漫反射表面反射的从被成像的对象到图像传感器的直线路径。

当在对象和图像传感器之间不存在视线路径时识别对象的能力(有效地观察周围角落的能力)可以在包括以下的各种应用中被证明是有价值的：用于自动驾驶汽车的机器视觉系统，其中这种能力将允许汽车对视线外的危险更快地做出反应；直接视线可能被碎石等挡住的搜索和救援行动；或者在医学成像例如可以期望看到障碍物周围的内窥镜检查中。

Ahmed Kirmani等人的美国专利公开2012/0075423中描述了如下系统：该系统可以通过使用极短(飞秒)激光脉冲和高速(皮秒)相机来有效地观察角落周围以对光行进进行飞行时间测量，以推断出对象的形状。利用不同相机旋转以及使用激光的照射点拍摄多个图像以解决飞行时间测量中的变化，以在光穿过障碍物周围时使由不同数目的反射引起的不同的飞行时间一致。

Bin Bai等人的论文“Imaging around corners with single-pixel detectorby computational ghost imaging”arXiv:1612.07120[cs.CV]中描述了一种有效地观察角落周围的可替选技术。该论文描述了如下系统：该系统在要成像的对象上投影散斑图案，并且在不具有到对象的直接视线路径的单个像素传感器处检测经对象反射的光。然后使用散斑和接收到的光之间的相关过程来重建对象。

在可以生成完整的图像之前，这些技术中的每一种都需要对多个连续部分图像的相对耗时的收集。

发明内容

本发明将角落周围成像的问题重新描述成识别角落周围的对象的问题，从而提供了一种可以仅利用单个图像来识别视线外的对象的系统。当利用相干光源照射成像对象时，本发明捕获从成像对象间接接收到的一组相关的相移。该相位信息似乎可以抵抗例如介入壁的漫反射表面的反射而导致的损坏，从而即使在图像不可再恢复之后也允许识别对象。从该相位信息识别对象的必要处理可以由经训练的机器学习系统提供。

具体地，然后，在一个实施方式中，本发明提供了一种用于视线外对象识别的光学系统，并且包括相干光源和光场采样器。光场采样器提供光传感器元件的二维阵列，该光场采样器能够定位成接收来自由相干光源照射的视线外对象的光的反射，并且产生相应的一组光传感器信号。机器学习系统接收所述一组光传感器信号并且根据训练集的训练来处理所述一组光传感器信号以识别对象类的不同对象中的给定对象。当对象类的不同对象不在收集与该不同对象相关联的光传感器信号的光传感器的视线内并且被连续波相干光源照射时，训练集将该不同对象链接到光传感器信号。

因此，本发明的至少一个实施方式的特征是即使在不能形成图像时也从接收到的反射光中提取对象识别信息。以这种方式，可以获得潜在的实时对象识别，而不需要在照射源和成像对象之间直接接近的复杂相机或照射源。

机器学习系统可以使用由在光传感器元件的二维阵列内的一组位置处的光相位组成的特征集。

因此，本发明的至少一个实施方式的特征是即使在不能获得传统成像时也采用在光中发现的空间相位信息来识别对象。

每个光传感器元件感测接收到的光的相位，例如，每个光传感器元件作为波前传感器或者对接收到的光的强度敏感并且利用来自环境反射的相长干涉和相消干涉以推出相位。