中国科技大学开发出「超长焦」相机，最远监控45公里

近日，中国科学技术大学在其官网上发布了一项新的研究报告。

这份研究报告指出，研究人员开发出一种新型监控相机。这种监控相机最远能够监控和识别45公里的目标，同时这种相机的体积很小，就只有一个鞋盒那么大。

根据影像媒体 DPReview 的报道，中国科学技术大学研发出的这种相机其实是用上激光雷达的技术。他们在盒子里面做了一个小型的卡塞格林镜像望远镜，并在望远镜里面安装了一个激光雷达。

整套探测系统就是让激光雷达照射主体，然后通过反射光来创建图像。

在构建图像的过程中，这套探测系统仍然需要图像软件、算法的辅助。研究人员目前已经为其开发出一套专门的处理软件，为相机提供成像、识别等基础功能的同时，算法也可以降低激光雷达在成像时产生的噪点，减少对成像质量的影响。

研究报告还指出，这套系统有很好的体积压缩效果，仅仅一个普通鞋盒的大小就能够容纳所有元件。

不管是要隐藏在城市里面做检测仪，又或者是整合到自动驾驶汽车里面，这样的大小其实都不会有太大问题。之后整个监测系统还可能做进一步优化，那体积还能再小一点。

除了体积之外，监测距离也是这套系统的一大亮点。研究报告称，这套监视系统最远能够监视45公里远，高60cm的物体。

研究团队也在上海做了一次测试，他们在上海崇明岛某建筑的顶部，用这套系统向着距离他们45公里的K11大楼发射了1550纳米的近红外线。系统会根据近红外线的反射时间、速度，计算出物体距离，然后通过反射得出的信息在软件中形成图像。从得出的图像可以看到大楼的轮廓，软件也能在此时识别出目标。

还有，MIT Technology指出这套系统用上1550纳米的近红外线也是正确的做法。MIT Technology表示：

这种波长为1550纳米的近红外线不会对人眼产生危害，在城市中内使用也没有太大问题。而且，这样也方便机器过滤太阳光子，以避免机器过载。

▲ 中国科学技术大学的研究员黎正平

开发这套系统的人，是来自中国科学技术大学的研究员黎正平。

他之前也在开源期刊ArXiv上面发布过相关论文。他在论文中指出，这套系统通过和AI技术算法等软件技术结合，降低烟雾污等其他环境污染对成像的影响，提高成像质量，以获取更好的识别效果。

当被问到这套系统之后的使用场景时，黎正平就表示：

我们的研究，为超长距离、快速、低功耗3D光学成像带来一个新的领域，这套技术在未来的遥感和机器监视、目标识别当中都会有不同的作用，它将不会是局限在城市检测和融入自动驾驶识别的产品，而是会整合到其他东西中，扩展出不同的应用模式。