L’utilisation de la réflexion permet de voir le monde sous de nouvelles perspectives.

Un nouveau système de vision par ordinateur transforme tout objet brillant en une sorte de caméra qui permet à l’observateur de voir par-dessus les obstacles. Cette technologie, mise au point par des chercheurs du Massachusetts Institute of Technology et de la Rice University aux États-Unis, pourrait être particulièrement utile pour les véhicules autonomes.

Lorsqu’une voiture roule dans une rue étroite de la ville, les reflets de la peinture brillante ou des rétroviseurs latéraux des véhicules garés peuvent aider le conducteur à voir des choses qui seraient autrement cachées, comme un enfant jouant sur le trottoir derrière les voitures garées.

S’inspirant de cette idée, des chercheurs du Massachusetts Institute of Technology et de la Rice University aux États-Unis ont créé une technique de vision par ordinateur qui utilise les reflets pour capturer des images du monde. Cette méthode utilise les reflets pour transformer les objets brillants en « caméras ». Elle permet à l’utilisateur de voir le monde comme s’il regardait à travers les « lentilles » d’objets quotidiens, tels qu’une tasse à café en céramique ou un presse-papiers en métal.

En utilisant des images de l’objet prises sous différents angles, la technologie transforme sa surface en un capteur virtuel qui capte les reflets. Un système d’intelligence artificielle (IA) les cartographie afin d’estimer la profondeur de la scène et d’obtenir ainsi de nouvelles vues qui ne seraient visibles que du point de vue de l’objet. Cette méthode peut être utilisée pour voir au-delà des angles ou des objets qui bloquent la vision de l’observateur.

Cette méthode pourrait être particulièrement utile dans les véhicules autonomes. Par exemple, elle pourrait permettre à un véhicule sans pilote d’utiliser les reflets des objets qu’il croise, tels que les lampadaires ou les bâtiments, pour voir autour d’un camion garé.

« Nous avons montré que toute surface peut être transformée en capteur à l’aide de cette formule, qui transforme les objets en pixels et en capteurs virtuels. Cela peut être appliqué dans de nombreux domaines », explique Kushagra Tiwari, étudiant de troisième cycle au sein du groupe « culture de la caméra » du Media Lab et coauteur de l’article consacré à cette recherche.