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Système de capture et de transmission d’images tout optique sur de très longues distances

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Système de capture et de transmission d’images tout optique sur de très longues distances

Cet article a été révisé selon Science Processus d’édition
Et Stratégies.
Éditeurs Les fonctionnalités suivantes ont été mises en avant tout en garantissant la crédibilité du contenu :


Schéma conceptuel d’un système d’acquisition et de transmission d’images par fibre multicœur (MFAT) (a) Différents modes dans différents canaux d’une fibre multicœur sont excités par différents angles de lumière (rouge et jaune). (b) Image acquise directement de la face d’extrémité proximale de la fibre multicœur. La zone d’intérêt rouge agrandit les détails du noyau de la fibre. Les cercles jaune et orange divisent deux régions de décodage différentes. (c) Flux de travail d’acquisition, de transmission et de MFAT d’images conventionnelles basées sur la fibre optique. crédit: Avancées opto-électroniques (2024). est ce que je: 10.29026/oea.2024.230202

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Schéma conceptuel d’un système d’acquisition et de transmission d’images par fibre multicœur (MFAT) (a) Différents modes dans différents canaux d’une fibre multicœur sont excités par différents angles de lumière (rouge et jaune). (b) Image acquise directement de la face d’extrémité proximale de la fibre multicœur. La zone d’intérêt rouge agrandit les détails du noyau de la fibre. Les cercles jaune et orange divisent deux régions de décodage différentes. (c) Flux de travail d’acquisition, de transmission et de MFAT d’images conventionnelles basées sur la fibre optique. crédit: Avancées opto-électroniques (2024). est ce que je: 10.29026/oea.2024.230202

Avec la croissance exponentielle des données à l’échelle mondiale, la demande d’acquisition de données multidimensionnelles à haut débit et de transmission longue distance est en augmentation. La vidéosurveillance en ligne dans des secteurs tels que la fabrication industrielle a considérablement amélioré la productivité tout en atténuant les risques de sécurité. Les appels vidéo mondiaux en temps réel ont révolutionné la vie quotidienne des gens.

Les systèmes existants peuvent exploiter des détecteurs hautes performances, des capteurs d’images et d’autres technologies pour collecter des informations porteuses telles que la lumière, le son et les micro-ondes. Ces données sont ensuite renvoyées à l’opérateur via différents supports tels que les câbles, les réseaux, les communications sans fil et la fibre optique.

Cependant, dans les scénarios où des zones étroites ou difficiles d’accès doivent être surveillées, des équipements d’acquisition front-end et des circuits électroniques (pour des tâches telles que la compression, le cryptage et la modification des informations) sont nécessaires pour traiter les données avant la transmission. Cela impose des exigences spécifiques en matière de synchronisation du système et de résistance aux interférences.

Ces dernières années, la fibre optique a été largement adoptée dans la transmission de données en raison de sa faible perte de transmission et de sa capacité élevée. Bien que des technologies telles que le multiplexage par répartition en longueur d’onde (WDM) et le multiplexage par répartition spatiale (SDM) utilisant une fibre optique multicœur aient considérablement amélioré la capacité et l’efficacité de la transmission du système, le processus de transmission nécessite toujours plusieurs conversions de signaux.

L’acquisition et la transmission entièrement optiques permettent aux informations d’image d’être transmises d’un bout à l’autre à la vitesse de la lumière sans avoir besoin de composants électroniques supplémentaires.

Les faisceaux de fibres optiques peuvent convertir les champs lumineux 2D et les transmettre directement de bout en bout, ce qui les rend essentiels dans les environnements difficiles tels que les zones inaccessibles et sombres telles que l’aérospatiale, la production industrielle et les soins de santé. Cependant, les faisceaux de fibres optiques sont généralement limités en longueur, coûteux et confrontés à des difficultés pour garantir la qualité lors de la transmission de données longue distance en raison des limitations de fabrication.

Les chercheurs ont développé plusieurs réseaux optiques pour des tâches telles que la collecte d’informations, la transmission cryptée et la classification d’images, qui devraient prendre en charge les communications de nouvelle génération.

Cependant, ces systèmes se heurtent à des obstacles pratiques lors de leur déploiement et ne sont généralement compatibles qu’avec des sources de lumière cohérente telles que les lasers. Il existe donc un besoin urgent d’un système d’acquisition et de transmission d’images efficace, de haute capacité et résistant aux interférences.

dans Nouvelle étude Publié dans Avancées opto-électroniquesLes chercheurs ont proposé un système d’acquisition et de transmission multifibre parallèle monobloc appelé système de capture et de transmission d’images multicœurs (MFAT) pour relever les défis mentionnés ci-dessus.

La conception frontale sans circuit élimine le besoin d’opérations complexes de conversion de signal, ce qui la rend adaptée à divers environnements et résistante au bruit provenant de sources lumineuses incohérentes. Les données d’image sont codées dans le champ optique via un couplage par fibre optique.

Les caractéristiques multicanaux de la fibre optique multicœur facilitent une transmission haute capacité et de haute qualité. De plus, la technologie d’ouverture numérique permet la restauration et la reconstruction d’images à partir d’une image plane finale qui masque complètement les informations d’origine, permettant ainsi une reconstruction de scène en temps réel à des distances allant jusqu’à 1 km.

Le processus d’acquisition et de transmission d’images comprend deux étapes principales : le cryptage et le déchiffrement. L’étape de codage est basée sur le principe de l’excitation du mode de propagation de la fibre, dans lequel différents angles de lumière incidente arrivant sur les faces d’extrémité de cœurs de fibre distincts excitent différents modes de propagation.

Dans la plupart des environnements naturels, le motif au sein de chaque canal de fibre de base peut être perçu comme un composite de tous les points objets et de diverses positions intéressantes. Ainsi, les informations provenant du champ lumineux incident sont codées dans les composants spatiaux et positionnels de la fibre multicœur pour la transmission. Cependant, déterminer avec précision l’occupation de chaque mode est généralement difficile et nécessite des ressources informatiques importantes.

Pour résoudre ce problème, l’étude présente une technique de décodage d’ouverture numérique rentable basée sur des méthodologies de traitement d’image pour faciliter une reconstruction rapide. En extrayant et en calculant les valeurs caractéristiques de différentes régions du cœur de la fibre, il est possible de décoder diverses informations spatiales dans les dimensions des modes de transmission par fibre.

Cet article présente les performances du système dans les modes de transfert d’images direct et de transfert d’images cryptées. Le mode de transmission d’images en direct permet l’observation directe de la scène à distance, tandis que la transmission d’images cryptées peut être combinée avec des techniques de cryptage numérique pour permettre la transmission cryptée de données multidimensionnelles.

Le multiplexage simultané des canaux temporels et spatiaux améliore considérablement la puissance de transmission. De plus, l’intégration de techniques de polarisation, de longueur d’onde et d’autres techniques de multiplexage de canal augmente la puissance de transmission du système.

L’étude se penche également sur les facteurs qui affectent l’efficacité de la reconstruction du système, tels que les changements de température, la courbure et la robustesse de l’algorithme. La solution proposée présente une grande valeur d’application dans l’acquisition et la transmission d’images longue distance, en particulier dans des environnements difficiles.

Le châssis compact et résistant aux interférences constitue la base de la transmission de flux multimédias mondiaux, à haut débit et en temps réel. L’exploration et l’utilisation d’informations plus multidimensionnelles, associées à des algorithmes avancés, offrent la possibilité de développer des systèmes de transmission parallèle tout optique de nouvelle génération.

Plus d’information:
Haogong Feng et al., Vision à distance utilisant des fibres multicœurs, Avancées opto-électroniques (2024). est ce que je: 10.29026/oea.2024.230202

Fourni par Compuscript Ltd

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Apple annonce son premier modèle de génération de code AI, Swift Assist

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Apple annonce son premier modèle de génération de code AI, Swift Assist

décrit comme Un outil compagnon pour toutes les tâches de programmation, Swift Assist Il vise à aider les développeurs à transformer leurs idées en code et à se concentrer sur des problèmes de niveau supérieur. Propulsé par un modèle qui s’exécute dans le cloud Apple, Swift Assist est intégré à Xcode et est capable de générer du code à partir d’une invite exprimée en langage humain.

Avec Swift Assist, des tâches telles que l’exploration de nouveaux frameworks et l’essai de nouvelles idées ne sont qu’à une seule demande. Swift Assist utilise un modèle puissant qui s’exécute dans le cloud.

Par exemple, vous pouvez demander à Swift Assist de convertir une fonction à utiliser async/awaitAjout d’une carte de la position actuelle de l’utilisateur, amélioration de l’accessibilité de l’affichage, etc.

Apple affirme que l’un des avantages de fonctionner dans le cloud est que Swift Assist sera toujours à jour sur les derniers kits de développement logiciel (SDK) et les fonctionnalités du langage Swift. En revanche, l’entreprise garantit que le code utilisateur ne sera utilisé que pour traiter les commandes et ne sera pas stocké sur le serveur d’Apple, ni utilisé pour entraîner ses modèles.

S’exprimant à la WWDC 2024, directeur principal de Xcode et Swift Playground Ken Orr a montré comment utiliser Swift Assist pour aider à créer une application Pour l’indexation Mac classique à partir d’un projet Xcode vierge.

La première invite d’Orr était de « créer une liste de Mac classiques par nom et description », à laquelle Swift Assist a répondu en créant ClassicMac struct Pour représenter les modèles Mac et afficher SwiftUI avec un ensemble pré-rempli de Mac et List afficher. Puis il a demandé à Swift Assist « d’ajouter des photos à côté de chaque Mac », le faisant ainsi exister. struct Pour être modifiés pour inclure le nom de l’image, les exemples d’images Mac ont été extraits du catalogue d’actifs du projet. En conséquence, la vue SwiftUI a été modifiée pour inclure l’image dans la liste. Comme autre exemple de la flexibilité de Swift Assist, Orr a demandé « d’afficher les Mac sur une grille au lieu d’une liste », ce qui a entraîné la modification immédiate du code pour utiliser LazyVGrid.

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Orr a expliqué que Swift Assist peut aider les développeurs à effectuer de nombreuses tâches différentes, notamment la localisation de la vue, l’ajout de la prise en charge de la connexion, l’ajout d’exemples supplémentaires à la liste et la conversion entre différents types de pile.

Selon Orr, Swift Assist, ainsi que la complétion prédictive du code de Xcode, ne sont que la première étape pour intégrer plus « d’intelligence » dans les outils d’Apple, mais il n’a fourni aucune information supplémentaire concernant la feuille de route d’Apple.

Apple n’a pas publié beaucoup de détails sur le modèle alimenté par Swift Assist, mais selon… Morceaux de sentier Artem Dinaburg,Doit être un modèle de paramètres 70B+ spécifiquement formé sur Swift Code, les SDK et la documentation.

Swift Assist sera généralement disponible plus tard cette année Sauf pour les pays de l’Union européenne, dit Appleen raison des incertitudes réglementaires liées à la loi sur le marché numérique.

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Cette fonctionnalité iPhone amusante transforme votre animal de compagnie en une jolie affiche vivante

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alors que iOS 18 Il devrait apporter de nombreuses nouvelles fonctionnalités à Messages sur votre iPhone, telles que plus Tapbacks Et Prise en charge du RCSLe géant de la technologie a facilité la transformation de vos photos en autocollants iOS 17. La fonctionnalité s’appelle Autocollants en direct Il vous permet de transformer les photos de vos animaux de compagnie, de votre famille et de vos amis en autocollants à envoyer aux autres dans des messages.

CNET_Conseils techniques CNET_Conseils techniques

En savoir plus: Tout ce qu’Apple a annoncé à la WWDC 2024

Les autocollants dynamiques sont une évolution de la fonctionnalité Tap and Raise introduite dans iOS 16, qui vous permet de recadrer les arrière-plans des photos et des photos en direct. Cette fonctionnalité iOS 17 vous permet d’ajouter des effets pour couper des photos et stocker des autocollants dans le nouveau tiroir d’applications de Messages.

Voici comment prendre vos photos et les transformer en autocollants à envoyer dans Messages et d’autres applications.

Comment créer des autocollants dynamiques dans iOS 17

1. Ouvrir les images programme.
2. Cliquez sur l’image que vous souhaitez transformer en autocollant dynamique.
3. Appuyez à nouveau sur l’image pour passer en mode plein écran.
4. Appuyez et maintenez l’élément de la photo que vous souhaitez transformer en autocollant.
5. poignée Ajouter un autocollant.

Cinq photos d'un chien marron et blanc Cinq photos d'un chien marron et blanc

Assurez-vous de sélectionner le cercle plié (sélectionné ci-dessus) pour créer vos étiquettes.

Capture d’écran de Zach McAuliffe/CNET

Votre autocollant en direct sera automatiquement ajouté à votre tiroir d’autocollants et vous aurez des options pour celui-ci. Réarrangement, Ajouter un effet ou éponger Votre étiquette directe dans le bac à étiquettes. Écoute clandestine Ajouter un effet Il vous permettra de mettre un effet sur votre affiche, comme par exemple un contour blanc pour la faire ressembler davantage à une affiche.

Selon Apple, vous pouvez utiliser votre nouvel autocollant Live partout où vous pouvez accéder aux emoji, y compris d’autres applications et parmi d’autres appareils Apple qui n’exécutent pas iOS 17. J’ai essayé d’utiliser l’autocollant Live sur l’application de messagerie Slack et l’autocollant était… . Le mien a un fond blanc. Je n’ai pas non plus pu accéder à mes Live Stickers dans certaines applications tierces, comme TikTok, vous pouvez donc rencontrer des problèmes lorsque vous utilisez vos Live Stickers en dehors des applications et des appareils Apple.

Pour en savoir plus sur iOS 17, voici notre aide-mémoire iOS 17. Vous pouvez également consulter tout ce que la société a annoncé lors de la WWDC 2024 et toutes les fonctionnalités à venir dans iOS 18.

regarde ça: La grande division Apple AI arrive

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Fuites de conception de l’iPhone 16, du nouveau MacBook Pro M4 et de l’IA open source d’Apple

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Fuites de conception de l’iPhone 16, du nouveau MacBook Pro M4 et de l’IA open source d’Apple

Nous jetons un coup d’œil à l’actualité de cette semaine et aux principaux titres d’Apple, notamment les dernières fuites de l’iPhone 16, les limites de l’iPhone AI, un nouveau MacBook Pro pour Noël et l’IA open source d’Apple, lorsque Siri obtiendra Apple Intelligence, un supercycle d’IA pour iPhone. Qu’est-il arrivé à Apple ?

Apple Loop est là pour vous rappeler certaines des nombreuses discussions qui ont eu lieu autour d’Apple au cours des sept derniers jours. Vous pouvez également lire mon récapitulatif hebdomadaire des actualités Android ici sur Forbes.

Guides des coques iPhone 16

Une large gamme de coques pour iPhone 16 a été repérée cette semaine. Les composants internes des iPhones de nouvelle génération ne sont peut-être pas présentés, mais ils nous donnent plus d’informations potentielles sur l’appareil photo et son utilisation, parallèlement aux plans d’informatique spatiale d’Apple :

« Les images indiquent une fois de plus un design subtilement remanié pour l’iPhone 16, avec deux objectifs de caméra alignés verticalement. Une théorie suggère que cet agencement est destiné à s’adapter aux capacités d’enregistrement vidéo spatial du casque de réalité mixte Vision Pro d’Apple, même sur la base. Modèles. Capture spatiale optimisée, les lentilles doivent être alignées horizontalement, simulant la position de l’œil humain.

(livres techniques).

Les limites de l’intelligence artificielle dans l’iPhone

Apple a confirmé que parmi les iPhones actuels, seuls les iPhone 15 Pro et 15 Pro Max prendront en charge Apple Intelligence AI. Cela est dû à une combinaison de mémoire, de processeur et de bande passante intégrée, comme l’a expliqué John Giannandrea d’Apple lors d’un récent « Talk Show » :

« Ainsi, ces modèles, lorsque vous les exécutez dans les environnements d’exécution, sont appelés inférences, et l’inférence pour les grands modèles de langage est incroyablement coûteuse en termes de calcul. Et c’est donc une combinaison de la bande passante de l’appareil, c’est la taille du moteur neuronal d’Apple, c’est la gravité. dans l’appareil à exécuter. Ces modèles sont suffisamment rapides pour être utiles. Vous pourriez, en théorie, exécuter ces modèles sur une très vieille machine, mais ce serait trop lent pour être utile.

(Forbes).

MacBook Pro M4 avant Noël

Apple a pris une décision surprise en lançant sa dernière puce M4 sur l’iPad Pro, plutôt que sur n’importe quel Mac. À un moment donné, la famille macOS verra l’arrivée du M4, et le MacBook Pro sera probablement en première ligne :

« Le MacBook Pro 14 pouces d’entrée de gamme devrait recevoir la puce M4, tandis que les modèles MacBook Pro 14 pouces et 16 pouces seront mis à jour avec les puces M4 Pro et M4 Max. Le Mac mini recevra le M4 et Les puces M4 Pro. Les puces MacBook Air, Mac Studio et Mac ne seront pas mises à jour Pro avec des puces M4 avant 2025, et on ne sait pas encore quand l’iMac pourrait bénéficier d’une actualisation avec la technologie de puce mise à jour.

(MacRumeurs).

Les efforts d’Apple en matière d’IA open source

Bien qu’Apple n’ait encore commercialisé aucun de ses logiciels Apple Intelligence AI au public, une partie de ses efforts en matière d’IA sont disponibles. Hugging Face est un service en ligne open source qui partage des modèles et des ensembles de données d’apprentissage automatique. Apple a téléchargé 20 modèles supplémentaires sur le service, en plus de ceux téléchargés plus tôt cette année :

« Apple a fait un grand pas en avant dans ses efforts pour doter les développeurs de capacités d’IA de pointe sur les appareils. Le géant de la technologie a récemment publié 20 nouveaux modèles d’apprentissage automatique et 4 ensembles de données sur Hugging Face, une plateforme communautaire leader pour le partage de modèles et de codes d’IA.

(Victoire de l’aventure).

L’IA sera en retard à la fête de l’iPhone

Quant à l’accès public à Apple Intelligence ? Cela prendra plus de temps que prévu. Alors qu’iOS 18 sera livré avec les iPhone 16 et 16 Pro en septembre, avec une version ultérieure pour les iPhones plus anciens, Apple Intelligence pourrait n’arriver que début 2025 :

Siri dans iOS 18 sera toujours livré avec quelques « nouvelles cloches et sifflets » en septembre, y compris une nouvelle interface qui éclaire le bord de l’écran…[but] Il faudra attendre l’année prochaine pour voir les améliorations les plus significatives qu’Apple a apportées à Siri. La mise à jour iOS 18 en 2025 devrait apporter les améliorations suivantes à l’assistant virtuel d’Apple :

(MacRumeurs).

L’intelligence artificielle rêve d’un cycle de super-héros

Avec le lancement de l’iPhone AI (quel que soit le moment où il arrivera), on s’attend à ce qu’Apple vende de nombreux iPhones compatibles AI. Avec si peu de rétrocompatibilité, cela conduira-t-il à un « super cycle » pour les ventes d’iPhone ? Les analystes de Wedbush pensent que cela va :

« …Avec le lancement de la stratégie d’IA d’Apple, cela catalysera un supercycle tant attendu à Cupertino avec 270 millions d’iPhones sur 1,5 milliard d’appareils dans le monde qui ne respectent pas la règle d’or éprouvée de ne pas mettre à niveau leurs smartphones dans plus de 4 ans. Selon nos estimations, :

(9à5Mac).

Et enfin…

Il était une fois tout commençait par la lettre « i ». Désormais, tous les noms de produits commencent par « Apple ». Que se passe-t-il avec ça ? Naturellement, il y a cette semaine une nouvelle discussion sur Reddit à propos de la marque Apple, qui contient de nombreuses théories expliquant pourquoi, dont celle-ci :

« Utiliser Apple dans le nom est un stratagème marketing pour assurer la reconnaissance de la marque. J’ai découvert Acura à mes dépens dans les années 1990, quand ils ont commencé à nommer leurs voitures comme Legend et Integra et personne ne savait qui les fabriquait. Ils ont renommé leurs voitures RDX, MDX, etc. Les gens ont été obligés de réinsérer le mot « Acura » dans la conversation, je pense.

(La médiation via Reddit).

Apple Loop vous propose des moments forts pendant sept jours chaque week-end ici sur Forbes. N’oubliez pas de me suivre pour ne manquer aucune future couverture. L’Apple Loop de la semaine dernière peut être lu ici, ou l’édition de cette semaine de la chronique sœur de Loop, Android Circuit, est également disponible sur Forbes.

READ  Pourquoi God Of War Ragnarok met fin à la saga nordique • Eurogamer.net
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