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MISTED: Imagen multimodal para visión a través de medios turbios

La propagación de la luz en medios turbios y complejos ha sido una fuente tradicional de interés en la investigación fotónica, debido a la necesidad de ver características de las escenas antes indetectables. La tendencia hacia los vehículos automatizados y la robótica avanzada en las aplicaciones de la industria 4.0, están aumentando el interés por esta temática, puesto que estos vehículos deben ser eficientes en todo tipo de condiciones, especialmente en aplicaciones críticas. Esto se puede conseguir combinando distintos modos de imagen con modos de fallo complementarios y algoritmos de software avanzados que funcionan en tiempo real. MISTED propone mejorar el rendimiento de los sistemas ya existentes y explorar nuevas soluciones en cuatro áreas complementarias:

• Modelado de la polarización: Mejoras en el modelo existente de propagación de la luz polarizada basado en la teoría de Mie, para medios de mayor complejidad, que incluirá distribuciones de partículas de diferentes tamaños en la modelización del scattering, y también, la inclusión de formas irregulares. Esto permitirá extender el modelo actual de la niebla a medios como el humo, los aerosoles o la arena, mucho menos regulares que la niebla y con gran interés.

• Imagen polarimétrica: El proyecto tiene el doble objetivo de apoyar la validación de los nuevos modelos de polarización creados anteriormente y el desarrollo de nuevos modos de imagen para una mejor detección a través de la niebla, utilizando los distintos modos de imagen polarimétrica en tiempo real disponibles en el CD6 y desarrollando un sistema de imagen basado en la matriz de Mueller y otro basado en la modulación de la polarización.

• Nuevos modos de imagen: La extensión a nuevos modos de imagen de los algoritmos de fusión de datos, que se extenderá desde la fusión de LIDAR e imágenes polarimétricas a otros sensores, incluida una cámara térmica (que aprovecha las diferencias de temperatura), una cámara logarítmica (que soporta cambios de alta intensidad en la iluminación, como los debidos al backscatering) y un radar (detección con ondas de radiofrecuencia) para mejorar la fiabilidad en la detección en medios turbios. Se explorará también el uso de algoritmos de inteligencia artificial para mejorar la percepción y el seguimiento de objetos en medios turbios mediante la estrategia de fusión de datos disponible, con aplicaciones para la detección de pequeñas nubes de puntos mediante información fusionada.

• Aplicaciones subacuáticas: Se diseñará, construirá y probará en el laboratorio una nueva unidad de percepción concebida para aplicaciones submarinas y, por tanto, con un LIDAR que trabaja en el visible, y una piscina para probar vehículos submarinos.

El proyecto MISTED aborda un reto técnico complejo para resolver un problema práctico relevante con implicaciones en distintos ámbitos de la sociedad. La visión a través de medios turbios, el objetivo final del proyecto, tiene el potencial de mejorar una serie de situaciones prácticas, desde la conducción automatizada con mal tiempo hasta labores de inspección submarina de precisión o la visión a través del humo en las labores de extinción de incendios. También se pueden pensar en otras aplicaciones combinando varios modos de imagen con algoritmos de fusión de datos e inteligencia artificial.

La investigación propuesta en este proyecto tiene el potencial de crear nuevas patentes y empresas derivadas que exploten en particular la imagen polarimétrica y los algoritmos de procesamiento y detección en medios turbios.

Esta publicación es parte del proyecto de I+D+i PID2020-119484RB-I00, financiado por MCIN/ AEI/10.13039/501100011033/ y por la Unión Europea NextGenerationEU/PRTR.