计算机视觉与智能手机的结合有助于准确地看到颜色

研究人员正在开发一款基于人工智能算法的应用程序,该程序可以在普通智能手机上运行,并以简单的方式利用精确的高光谱成像。

一项由研究人员设计的计算机视觉技术可以很快把你的智能手机变成一个非常精确的相机。与助理教授Arto Klami,计算机科学博士研究生MikkoToivonen张拉贾尼有没有设计过计算机视觉下的算法spexel。人工智能项目,它可以非常精确地从智能手机拍摄的照片中确定颜色。

准确的颜色检测可以帮助,例如室内设计师或那些与油漆工作。spexel。人工智能技术,他们可以拍摄他们的主题的照片,并从应用程序获得其颜色阴影的准确信息。这项技术也可以用于网上购物者寻找一个特定色调的产品。

Spexel.ai’s technology is based on the combination of a smartphone, a peripheral device attached to the phone and an application that determines the colour in a cloud-based service with the help of computer vision algorithms.

“还有其他的颜色检测设备,但它们需要非常接近被测量的物体。我们的解决方案可以从较远的地方判断颜色,也可以用于拍摄屋顶之类的照片,”Chang Rajani说。

高光谱图像揭示了更多

颜色检测是spexel的第一步。艾未未的产品开发。随后,同样的技术允许利用非常精确的高光谱成像,即用计算机视觉算法将外围设备拍摄的图像处理成高光谱图像。换句话说,这项技术比颜色检测更先进。

高光谱图像不同于常规照片,因为它们揭示了被拍摄物体中肉眼看不到的东西。这种技术不是基于透光;相反,高光谱图像比常规照片更能准确地解释光的波长。

“正常照片使用红、蓝、绿三种颜色通道。在高光谱成像中,由100个颜色通道组成的光波长分辨率更精细,”Klami解释说。

“一个简单的三色照相机不能分辨光谱,例如叶绿素。在户外拍摄的高光谱图像中,更容易识别叶绿素,也就是有植被的区域,”Toivonen说。

视频结束后,故事继续

FCAI的成功故事,Spexel。ai:革命性的高光谱成像

用途广泛,设备昂贵

高光谱成像所涉及的技术已在地理遥感和农业产量大小估算等领域中得到应用。高光谱图像还可以用来识别伪造艺术品和药品。

这项技术在工业质量控制方面也有广泛的用途,但到目前为止,它还没有真正提供给消费者。

“我们的愿景是将高光谱成像带给消费者。在这种情况下,颜色检测是一个自然的起点,因为所需的技术解决方案更容易实现,”说城镇Kurri, spexel.ai的商业领先。

目前大多数具有高光谱成像能力的设备都是昂贵的专业设备,可以从头到尾独立生成图像。在研究人员的版本中,图像是从装有外围设备的智能手机拍摄的常规照片转换而来的,而繁重的工作,或高光谱图像的开发,是在云服务中进行的。

“这款手机外设价格便宜,而且基本上与所有智能手机兼容。消费者不需要购买单独的设备,”克拉米说。

此刻,spexel。人工智能开发人员正在调查潜在客户的需求,并进行概念和开发的证明,以及与投资者的谈判。这项发明的商业化已经开始,一项专利正在申请中。还启动了一项国际患者检查程序,以确定获得国际专利的先决条件。研究人员的目标是到2021年让消费者可以使用这种外围设备和应用程序。

Spexel.ai:n sovelluksen ja lisälaitteen toimintaperiaate

spexel。Ai的解决方案,使准确的颜色检测变得容易。该方法为消费者和专业人士提供了有价值的信息处理颜色。

Hyperspektri arto klami mikko toivonen chang rajani

Arto Klami, Mikko Toivonen和Chang Rajani。照片:苏珊嘉尼•海基宁

spexel。人工智能网站

更多信息:

该文章最初于2019年10月29日发表,之后于2020年10月23日发表了修订版本。