A camera that can see around corners | David Lindell

Transcriber: Ivana Korom Reviewer: Krystian Aparta

Translator: Emma Gro Helles Reviewer: Anders Finn Jørgensen

In the future,

I fremtiden,

vil selvkørende biler være sikrere og mere pålidelige end mennesker.

self-driving cars will be safer and more reliable than humans.

Men for at det kan lade sig gøre,

But for this to happen,

we need technologies that allow cars to respond

behøver vi teknologier, der lader biler reagere

faster than humans,

hurtigere end mennesker,

we need algorithms that can drive better than humans

vi behøver algoritmer, der kan køre bedre end mennesker

and we need cameras that can see more than humans can see.

og vi behøver kameraer, der kan se mere end mennesker kan se.

For example, imagine a self-driving car is about to make a blind turn,

For eksempel, forestil dig, at en selv- kørende bil er ved at tage et blindt sving

and there's an oncoming car

og der er en modkørende bil

or perhaps there's a child about to run into the street.

eller måske er der et barn, der er ved at løbe ud på gaden.

Fortunately, our future car will have this superpower,

Heldigvis, vil vores fremtidsbil have en superkraft:

a camera that can see around corners to detect these potential hazards.

Et kamera der kan se omkring hjørner for at spore disse potentielle farer.

For the past few years as a PhD student

De sidste par år som PhD-studerende

in the Stanford Computational Imaging Lab,

på Stanford Computational Imaging Lab,

I've been working on a camera that can do just this --

har jeg arbejdet på et kamera, der kan gøre lige netop dét --

a camera that can image objects hidden around corners

et kamera der kan afbilde genstande, skjult af hjørner

or blocked from direct line of sight.

eller blokkeret fra den direkte sigtelinje

So let me give you an example of what our camera can see.

Så lad mig give jer et eksempel på hvad vores kamera kan se.

This is an outdoor experiment we conducted

Det her er et udendørseksperiment, vi foretog

where our camera system is scanning the side of this building with a laser,

hvor vores kamerasystem scanner bygningens side med en laser

and the scene that we want to capture

og den scene, vi vil fange,

is hidden around the corner behind this curtain.

er skjult rundt om hjørnet bag dette gardin.

So our camera system can't actually see it directly.

Så vores kamerasystem kan faktisk ikke se det direkte.

And yet, somehow,

Og dog, på én eller anden måde,

our camera can still capture the 3D geometry of this scene.

kan vores kamera stadig fange denne scenes 3D-geometri.

So how do we do this?

Så hvordan gør vi det?

The magic happens here in this camera system.

Magien sker her i dette kamerasystem.

You can think of this as a type of high-speed camera.

Du kan se det som en slags højhastighedskamera.

Not one that operates at 1,000 frames per second,

Ikke ét der tager 1.000 billeder per sekund

or even a million frames per second,

eller en million,

but a trillion frames per second.

men en billion billeder i sekundet.

So fast that it can actually capture the movement of light itself.

Så hurtigt at det faktisk kan fange selv lysets bevægelse.

And to give you an example of just how fast light travels,

Og for at give jer et eksempel på præcis hvor hurtigt lys rejser

let's compare it to the speed of a fast-running comic book superhero

lad os sammenligne det med en hurtigtløbende superhelts fart

who can move at up to three times the speed of sound.

som kan løbe op til tre gange lydens hastighed.

It takes a pulse of light about 3.3 billionths of a second,

Det tager en lyspuls ca. 3,3 milliardedele af et sekund

or 3.3 nanoseconds,

eller 3,3 nanosekunder

to travel the distance of a meter.

at bevæge sig en meter.

Well, in that same time,

På den samme tid

our superhero has moved less than the width of a human hair.

har vores superhelt bevæget sig mindre end bredden på et menneskehår.

That's pretty fast.

Det er ret hurtigt.

But actually, we need to image much faster

Men egentlig, må vi tage billeder meget hurtigere

if we want to capture light moving at subcentimeter scales.

hvis vi vil fange lys' bevægelse på skalaer i mindre end cm.

So our camera system can capture photons

Så vores kamerasystem kan fange fotoner

at time frames of just 50 trillionths of a second,

i tidsrammer på 50 billiondedele på et sekund,

or 50 picoseconds.

eller 50 picosekunder.

So we take this ultra-high-speed camera

Så vi tager dette ultra-højhastighedskamera

and we pair it with a laser that sends out short pulses of light.

og vi parrer det med en laser, der udsender korte pulser af lys.

Each pulse travels to this visible wall

Hver puls udsendes mod denne her synlige væg

and some light scatters back to our camera,

og noget lys spredes tilbage til vores kamera,

but we also use the wall to scatter light around the corner

men vi bruger også væggen til at sprede lys rundt om hjørnet

to the hidden object and back.

til det skjulte objekt og tilbage.

We repeat this measurement many times

Vi gentager denne måling mange gange

to capture the arrival times of many photons

for at tage ankomsttiden af mange fotoner

from different locations on the wall.

fra forskellige steder på væggen.

And after we capture these measurements, we can create

Og efter vi tager disse målinger, kan vi skabe

a trillion-frame-per-second video of the wall.

en billion-billeder-i-sekundet-video af væggen.

While this wall may look ordinary to our own eyes,

Mens væggen ser normal ud i vores øjne,

at a trillion frames per second, we can see something truly incredible.

kan vi, med en billion billeder / sek, se noget virkelig fantastisk.

We can actually see waves of light scattered back from the hidden scene

Vi kan faktisk se lysbølger, som er sendt tilbage fra det skjulte sted

and splashing against the wall.

og plasker imod væggen.

And each of these waves carries information

Og hver bølge medbringer information

about the hidden object that sent it.

om det skjulte objekt som sendte den.

So we can take these measurements

Så vi kan tage disse målinger

and pass them into a reconstruction algorithm

og putte dem igennem en genopbygningsalgoritme

to then recover the 3D geometry of this hidden scene.

for dernæst at genindvinde det skjulte steds 3D-geometri.

Now I want to show you one more example of an indoor scene that we captured,

Nu vil jeg vise jer et andet eksempel på en indendørsscene, som vi fangede.

this time with a variety of different hidden objects.

Denne gang med flere forskellige skjulte objekter.

And these objects have different appearances,

Og disse objekter har forskellige udseender,

so they reflect light differently.

så de reflekterer lys forskelligt.

For example, this glossy dragon statue reflects light differently

For eksempe, reflekterer denne blanke dragestatue lys anderledes

than the mirror disco ball

end den spejlbeklædte discokugle

or the white discus thrower statue.

eller den hvide statue af en diskoskaster.

And we can actually see the differences in the reflected light

Og vi kan faktisk se forskellene i det reflekterede lys

by visualizing it as this 3D volume,

ved at vise det som denne 3D figur

where we've just taken the video frames and stacked them together.

hvor vi har taget billederne og lagt dem sammen.

And time here is represented as the depth dimension of this cube.

Og tiden er her repræsenteret som dybdedimensionen i kassen.

These bright dots that you see are reflections of light

De lyse prikker man ser, er reflektioner af lys

from each of the mirrored facets of the disco ball,

fra hver af de spejlbeklædte facetter på discokuglen,

scattering against the wall over time.

som spredes på væggen over tid.

The bright streaks of light that you see arriving soonest in time

De stærke lysstriber som I kan se ankommer først,

are from the glossy dragon statue that's closest to the wall,

er fra den blanke dragestatue, som er tættest på væggen

and the other streaks of light come from reflections of light from the bookcase

og de andre lyspletter kommer fra reflektioner fra bogreolen

and from the statue.

og fra statuen.

Now, we can also visualize these measurements frame by frame,

Vi kan også se målene billede for billede

as a video,

som en video

to directly see the scattered light.

for at se det spredte lys direkte.

And again, here we see, first, reflections of light from the dragon,

Og igen ser vi først reflektioner af lys fra dragen

closest to the wall,

tættest på væggen

followed by bright dots from the disco ball

efterfulgt af klare pletter fra discokuglen

and other reflections from the bookcase.

og andre reflektioner fra bogreolen.

And finally, we see the reflected waves of light from the statue.

Og til sidst kan vi se de reflekterede lysbølger fra statuen.

These waves of light illuminating the wall

Disse lysbølger som oplyser væggen

are like fireworks that last for just trillionths of a second.

er ligesom fyrværkeri der kun varer billiondedele af et sekund.

And even though these objects reflect light differently,

Og selvom objekterne reflekterer lys forskelligt,

we can still reconstruct their shapes.

kan vi stadig genskabe deres former.

And this is what you can see from around the corner.

Og dette er, hvad du kan se rundt om hjørnet.

Now, I want to show you one more example that's slightly different.

Jeg vil vise jer ét til eksempel, der er en smule anderledes.

In this video, you see me dressed in this reflective suit

I denne video kan I se mig, klædt i en reflekterende dragt

and our camera system is scanning the wall at a rate of four times every second.

og vores kamerasystem scanner væggen fire gange i sekundet.

The suit is reflective,

Dragten er refleksiv,

so we can actually capture enough photons

så vi kan faktisk fange nok fotoner til,

that we can see where I am and what I'm doing,

at vi kan se hvor jeg er og hvad jeg gør

without the camera actually directly imaging me.

uden at kameraet fotograferer mig direkte.

By capturing photons that scatter from the wall to my tracksuit,

Ved at fange fotoner, der spredes fra væggen til min træningsdragt,

back to the wall and back to the camera,

tilbage til væggen og så tilbage til kameraet,

we can capture this indirect video in real time.

kan vi fange denne indirekte video i realtid.

And we think that this type of practical non-line-of-sight imaging

Og vi tror at denne slags praktisk 'blindvinkel-afbildning'

could be useful for applications including for self-driving cars,

kan være nyttig for applikationer inklusive selvkørende biler,

but also for biomedical imaging,

men også til biomedicinsk afbildning

where we need to see into the tiny structures of the body.

hvor vi skal se ind i kroppens mindste strukturer.

And perhaps we could also put similar camera systems on the robots

Og måske kunne vi også sætte lignende kamerasystemer på de robotter,

that we send to explore other planets.

som skal udforske andre planeter.

Now you may have heard about seeing around corners before,

I har måske hørt om at se om hjørner før,

but what I showed you today would have been impossible

men dét, jeg viste jer i dag, ville have været umuligt

just two years ago.

for bare to år siden.

For example, we can now image large, room-sized hidden scenes outdoors

For eksempel kan vi nu afbilde skjulte store udendørsscener på størrelse med rum

and at real-time rates,

i realtid

and we've made significant advancements towards making this a practical technology

og vi har gjort betydelige fremskridt mod at gøre dette til en praktisk teknologi,

that you could actually see on a car someday.

som man faktisk vil se på en bil en dag.

But of course, there's still challenges remaining.

Men selvfølgelig, er der stadig udfordringer tilbage.

For example, can we image hidden scenes at long distances

For eksempel; kan vi afbilde skjulte scener på lang afstand

where we're collecting very, very few photons,

hvor vi samler meget, meget få fotoner

with lasers that are low-power and that are eye-safe.

med lavenergilasere der er sikre for øjnene?

Or can we create images from photons

Eller kan vi skabe billeder fra fotoner,

that have scattered around many more times

der er blevet spredt mange flere gange

than just a single bounce around the corner?

end bare et enkelt hop rundtom hjørnet?

Can we take our prototype system that's, well, currently large and bulky,

Kan vi tage vores prototypesystem, der er, tja, stort og uhåndterbart lige nu

and miniaturize it into something that could be useful

og nedskalere det til noget der kunne være brugbart

for biomedical imaging

til biomedicinsk afbildning

or perhaps a sort of improved home-security system,

eller måske en slags forbedret tyverialarmsystem

or can we take this new imaging modality and use it for other applications?

eller kan vi tage denne nye afbildnings- modalitet og bruge den andre steder?

I think it's an exciting new technology

Jeg synes, det er en spændende ny teknologi

and there could be other things that we haven't thought of yet

og der kunne være andre ting, vi endnu ikke er kommet på

to use it for.

at bruge den til.

And so, well, a future with self-driving cars

Og således, kan en fremtid med selvkørende biler

may seem distant to us now --

virke fjern for os nu --

we're already developing the technologies

vi er allerede ved at udvikle de teknologier

that could make cars safer and more intelligent.

der kunne gøre biler sikrere og smartere.

And with the rapid pace of scientific discovery and innovation,

Og med den rivende hastighed på videnskabelig opdagelse og innovation,

you never know what new and exciting capabilities

kan vi ikke vide hvilke nye og spændende evner,

could be just around the corner.

der kunne være lige rundtom hjørnet.

(Applause)

(Applaus)