代頓大學(xué)的工程研究人員與賴特-帕特森空軍基地的研究人員合作，獲得了一種更好的方法來跟蹤在隱藏地點、周圍和之間航行的物體的專利。該系統(tǒng)將改善安全和搜救應(yīng)用。

與其他系統(tǒng)類似，該自動化系統(tǒng)部分由UD 視覺實驗室主任 Vijayan Asari和UD 研究科學(xué)家 Theus Aspiras開發(fā)，可跟蹤物體在可見性被陰影、建筑物和樹木等遮擋的場景中移動。他們的系統(tǒng)在其他方面的改進之處在于它可以記住物體的速度和軌跡，以便在物體重新出現(xiàn)時立即重新跟蹤物體。

“如果系統(tǒng)丟失了物體并且不知道它去了哪里，系統(tǒng)會自動擴大它正在跟蹤的區(qū)域，并根據(jù)物體以前的速度和歷史搜索該圓圈內(nèi)的特定區(qū)域，并預(yù)測未來的路徑。就像系統(tǒng)說，“那輛車本應(yīng)該出現(xiàn)在這里，但它本可以出現(xiàn)在那里。它使用過去的表現(xiàn)作為未來表現(xiàn)的預(yù)測指標，”Asari 說。“一旦物體從陰影中出現(xiàn)或隱藏它的任何其他東西，系統(tǒng)將立即重新識別該物體并繼續(xù)跟蹤它。”

Asari 和 Aspiras 給出的一個例子包括用湍急的水調(diào)查洪水場景。如果汽車或人被水淹沒或被卡在灌木叢中，系統(tǒng)會自動提醒操作員何時何地發(fā)生這種情況，并根據(jù)速度和運動趨勢向救援人員提供有關(guān)該物體可能出現(xiàn)的位置的信息。

根據(jù) Asari 的說法，即使出現(xiàn)兩個或三個相似的對象，系統(tǒng)找到它需要找到的確切對象也不是問題，因為系統(tǒng)已經(jīng)在其內(nèi)存中擁有它正在尋找的對象。

“這就像人類所做的一樣，”Asari 說。“它認為'我們期望會發(fā)生什么?' 如果我們沒有在適當(dāng)?shù)臅r間范圍內(nèi)看到它應(yīng)該出現(xiàn)的地方，我們的反應(yīng)就像，'它去哪兒了?'然后你開始尋找你認為它可能出現(xiàn)的任何地方。”

作為對先前系統(tǒng)的改進，該系統(tǒng)有足夠的資金來提醒人類用戶存在問題或故障。

“也像人類一樣，系統(tǒng)可以做出反應(yīng)，‘呃，哦。我需要幫助，’”Asari 說。“自動人類感知是這項技術(shù)的重要組成部分。”

Aspiras 表示，在現(xiàn)有技術(shù)的另一項改進中，如果系統(tǒng)確實尋求人工幫助，它旨在向用戶提供盡可能多的信息，因此當(dāng)他們真的回來時，他們會更好地適應(yīng)情況。

“這就像如果你向同事通報一個問題，系統(tǒng)就像簡報一樣，會通過‘發(fā)生了什么?他們進展得有多快?他們前進的方向是什么?’” 該系統(tǒng)不僅會通知用戶它發(fā)生了故障，還會通知用戶系統(tǒng)如何發(fā)生故障并提供診斷信息，”他說。“它的功能幾乎就像飛機上的黑匣子。”

Asari 和 Aspiras 自 2000 年代初 Aspiras 在 Old Dominion 大學(xué)攻讀本科以來就一直合作。Aspiras 跟隨 Asari 來到了 UD 的 Vision Lab，在那里他成為 Asari 引以為豪的眾多學(xué)生中的一員。

“像 Theus 一樣，一些學(xué)生從本科生開始，并利用他們在實驗室的經(jīng)驗作為獲得博士學(xué)位的催化劑，”Asari 說。“我們甚至讓一名高中生實習(xí)，去其他地方攻讀本科學(xué)位，然后他回來攻讀碩士學(xué)位，最終在代頓獲得了一份全職工作，同時他還在攻讀博士學(xué)位。另一個學(xué)生從高中開始在這里實習(xí)，然后去了麻省理工學(xué)院。”

但是，當(dāng) Aspiras 開始與 Asari 合作時，他從未想過他的名字會出現(xiàn)在專利上。

“我只知道我想在學(xué)術(shù)生涯中盡可能地走高，因為我喜歡教書，”他說。“我從沒想過我會和 Asari 博士一路走來。這很棒。這是一個漫長而脆弱的過程(獲得博士學(xué)位)，但它的回報令人難以置信。”