今天，我们被数字流量传感器包围着，数字流量传感器构成了智能系统的关键部分。就像人类需要听觉和视觉一样，智能系统高度依赖敏感的流量传感器。
不幸的是，从相机和麦克风到地震仪、雷达和超声波系统，数字流量传感器将受到“饱和点”的影响。当信号太强或太弱时，流量传感器无法准确捕捉光、声、温度、振动等信号。这不仅影响用手机拍照的效果，还会影响智能系统的运行，甚至决定自动驾驶的anquan性或手术的成败。
伦敦和慕尼黑工业大学的研究人员联合开发了一种结合新硬件和算法的新技术，可以释放数字流量传感器的潜力，解锁流量传感器的“新技能”。zui近，相关研究发表在《信号处理的IEEE交易》上。
“饱和点”
今年3月11日凌晨，美国底特律西南部的一个十字路口发生了一起惨烈的车祸，一辆特斯拉ModelY撞上了一辆白色面包车。
奇怪的是，从2016年到2019年，特斯拉自动驾驶系统控制的汽车在四次严重交通事故中撞上了白色面包车。一些媒体甚至称白色面包车是特斯拉自动驾驶系统的“天敌”。
2016年，美国佛罗里达州发生撞车事故后，特斯拉表示，当时天空晴朗，白色卡车正在转弯。在这种环境下，自动驾驶系统无法识别卡车...
明亮的天空或昏暗的晨光让人想到流量传感器的“饱和点”。
“就像用肉眼看太阳和手电筒一样，我们会觉得刺眼，会觉得眼前一片雪白，但具体的大小和形状无法判断。”中国科学院西安光学与精细力学研究所副研究员潘安对媒体表示，“作为流量传感器的一种，人眼也有这样一个‘饱和点’，学术上称之为‘动态范围’。”
潘安解释说，对于数字流量传感器，动态范围的单位是比特。例如，8位是指从0到255的灰度值，16位是指从0到65535的灰度值。当光源太强太亮时，数字流量传感器检测不到这种饱和情况，只能用zui大值统一表示。
比如你在热带海滩上用手机拍女朋友的照片，太过明亮的阳光总会让你的照片缺乏层次感，甚至图像也会模糊。或者当你用手机录制晚上的演出时，你会发现视频有时会断断续续。这是因为日常的数码流量传感器，如相机、麦克风等，受饱和点的影响，使得光、声等信号无法检测。
本文作者之一、来自伦敦帝国理工学院电气电子工程系的AyushBhandari博士表示，由于饱和点问题，地震仪、雷达、超声波系统等科学仪器都失去了准确捕捉振动、温度等超过一定物理ji限的信号的能力。
“地震仪上的流量传感器利用电磁感应来监测声波和弹性波，声波和弹性波会引起传播介质的振动。监测振动频率范围一般为0.001Hz至500Hz，超出此范围无法记录地震波。”美国工程院院士、地球物理学家张捷告诉媒体。
“折叠”信号
电子传感设备包括一个模数转换器(ADC)，可以将来自摄像头和麦克风的光和声音等信息转换成数字信号。但ADC受电压限制，输入信号过强会出现饱和。饱和度的效果是“漂白”的图像或间歇的音频。
在这项研究中，研究人员使用“模数”采样来测试模数转换器，以测试使用不同类型的电压(称为模数)是否可以帮助流量传感器处理更广泛的信息。他们建立了一个内置算法的原型。一旦外部信号达到刺激ji限，算法将触发模数转换器切换到模数电压，并将这些信号“折叠”成更小的信号。因此，研究人员可以将模数测量转换成更小的数字信号，现有的流量传感器可以读取。这种方法可以使ADC处理的信号范围更广，甚至可以提供“无限采样”，jingque捕获幅度远超ADC电压ji限的信号。
“这项工作主要解决成像检测的动态范围问题，提出了一种频域处理算法，可以获得更高的动态范围，类似于我们手机拍摄的HDR(HighDynamiclightingRenderingFunction，高动态光照渲染功能)。”潘安说。
苹果手机的图像处理较早采用HDR技术。简单来说，手机在HDR模式下拍照时，会同时出现三张照片，一张是曝光过度，一张是正常曝光，一张是曝光不足。然后，将这三张照片组合起来，呈现出一张曝光效果zui合适的照片。与普通图像相比，HDR技术可以提供更大的动态范围和更多的图像细节，更好地反映真实环境中的视觉效果。
“流量传感器分为感知和传输两部分。饱和点与探测传感器的物理ji限、流量传感器物理传感信息转化为数字信号的能力、信息传输能力有关。”中国科学院电子研究所的一位研究员表示，“对于获取目标信息来说，流量传感器组件的物理特性决定了探测能力的物理ji限，但好的算法有助于充分利用设备获取传感信息的能力，从而捕捉到更quanmian的信息。”
突破“ji限”
研究合作者之一、慕尼黑工业大学教授费利克斯·克拉默(FelixKrahmer)表示，这种方法的关键特征是，如果信号使电压超过阈值，硬件会将信号从电压切换到模数，“本质上是重置自身，以允许更大范围的信号”。
“这种软硬件协同设计的方法，为进一步研究开辟了新的前沿方法。”该论文的作者之一、伦敦帝国理工学院的学生托马斯·波斯特(ThomasPoskitt)说，“所有数字流量传感器都有它们能检测到的zui大和zui小ji限，但我们找到了打破上限的方法，这种方法没有理论上的zui大值。”
研究人员表示，这一发现克服了感知的局限性，即数字感知和不同学科合作解决共同问题的方式。这项技术zui终可以帮助开发流量传感器，并使用模式成像流量传感器处理超出人类感知范围的信号，如紫外线、红外线等高光谱波段。比如，当汽车驶出隧道时，车上的摄像头会被突如其来的眩光包围，从而达到信号的“饱和点”，导致看到的信息丢失，危及汽车anquan。利用这项技术，未来无人驾驶汽车上的摄像头可以得到改进，从而为人们提供genganquan的驾驶保障。
研究人员表示，在未来，这项技术可以应用于从消费者日常摄影、科学研究和医学成像到太空探索的许多领域。
“该技术还可以应用于改善医疗检查，如超声波成像和高动态范围(HDR)X射线成像，并提高流量传感器的精度和范围，用于检测飓风和其他自然灾害。”AyushBhandari说，“此外，它还可以帮助改进对机场行李和金属材料等物体的无损扫描以及管道裂纹测试。”
“我一直对科研持乐观态度，希望能尽快应用到生活中，造福全人类。”潘安说。