近日，计算机视觉领域顶级会议 CVPR 2019 的论文接收结果公布，在超过 5100 篇投稿中，共有 1300 篇被接收。其中来自合刃科技的一篇关于非视距物体识别技术的亮点论文被收录，在世界舞台上展示了中国人工智能企业的科研实力。
该论文中提出的非视距物体识别技术，就是利用光的相干性从微弱的反射光信号中获取光场相位信息，结合深度学习的人工智能算法，实现对障碍物后面的物体的实时识别。
合刃科技一直注重研发与应用的紧密结合，此次提出的非视距物体识别技术，可以在自动驾驶、安防监控及其他的众多领域应用落地，解决遮挡物和非视距成像区域的目标监测问题。比如实现自动驾驶的传感器实时探测到拐弯处车辆和行人，感知被前方车辆遮挡处的行人突然横穿危险行为；捕获被遮挡角落的危险行为，包括打架斗殴或其他有危险性的动作，消防救援时获取屋内被困人员的信息等。
该论文的方法跟其他的非视域识别相比，有不少优势。比如熟知的TOF（Time of Flight）飞行时间法，其实际应用中需要昂贵的设备，比如单光子探测器和纳秒脉冲激光（价值几十万人民币）。而这篇论文的方法只需要普通激光器和CMOS图像传感器，大大降低了应用成本。另外，合刃科技此次论文中采用的非成像识别方法，比成像识别具有更好的简易型和鲁棒性，无需昂贵的成像设备，算法中也无需复杂且耗时的图像重构，TOF方法一次数据采集和图像重建需要数分钟，但是该论文的方法用时不到一秒。
值得一提的是，在此次论文提出的非视距物体识别技术之外，合刃科技还致力于全息全频机器视觉系统的研发和商业化。从数据采集端进行重新设计，应用了先进的集成光学技术，颠覆性的对CMOS图像传感器进行纳米结构升级，结合AI算法，软硬件一体化采集多个维度的光学信息，全面提升视觉识别性能。技术将应用于智能制造、安防、无人驾驶辅助驾驶、智能穿戴设备等多个领域。
合刃科技向来注重人工智能专业人才团队的建设。高端创新人才团队的汇聚和全链条知识产权的布局，将有效维护项目技术的领先性，保护项目的商业价值。此次论文的收录便是合刃专业人才团队培养的良好反馈与智慧结晶。
光是一种电磁波，有很多的特征物理量，包含相位、光强、光谱、偏振、方向等信息。此次论文提出的非视距物体识别技术，在传统的计算机视觉仅用到了光强信息的基础上，仅增加了对相位信息的收集与利用，便能够创造出如此丰富的应用场景，解决多个领域里的难点痛点。随着我们对“光”的进一步探索，对更多的物理量进行获取与计算，必然能打破识别边界。
光电+AI，这个世界远比我们能够看到的更加丰富多彩。
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论文Direct Object Recognition Without Line-of-Sight Using Optical Coherence
地址：http://arxiv.org/abs/1903.07705
作者：Xin Lei, Liangyu He, Yixuan Tan, Ken Xingze Wang, Xinggang Wang, Yihan Du, Shanhui Fan, Zongfu Yu
