這種透過熱成像來輔助確定元素追蹤的方法，似乎很有科幻感。但近日曝光的一項新專利，暗示了我們有望在不遠的將來用上它。

週四的時候，美國專利商標局（USPTO）公佈了一份題為《與一部分真實環境相關的、能夠至少確定一個屬性的方法和系統》。

這類應用與計算機視覺有很大的關聯，即藉助攝像頭來分析場景，並從其看到的景象中獲取有用的資料。

文件中提到了當前計算機視覺分析技術、在應對動態環境時的一個問題，因為許多演算法都是特別針對靜態環境而構建的。

但實際上，在使用智慧機進行拍攝的時候，器材和被拍攝者經常都處於運動狀態，想要明確追蹤其中一個物件，似乎有些強人所難。

若場景中有多個移動物體，則相機姿態追蹤的準確性會降低，甚至會故意忽略場景中在運動的物體。此外由於視線的遮擋，可能會遇到運動物體的識別問題。

雖然 2D 相機檢視可以轉換為 3D 空間中的點位，但該空間中的運用物件，也可能導致相機的 3D 定位問題。

這份專利給出的答案之一，就是使用兩套不同型別的攝像頭系統，其中包括一個熱成像主攝、以及一個普通的攝像頭。

兩者都可以有效地提供相同的視點，但熱成像相機可以像演算法提供熱圖資料，輔以副攝像頭提供的成像資料。

該演算法能夠分析熱影象，並與成像資料相結合，以確定場景中的哪些專案與其它分離，增加熱量、以及通常用於分析的顏色 / 對比度等其它屬性。

例如，當有人穿著綠色的制服在場地中踢足球時，熱影象會聚焦於球員身體產生的熱量。演算法可藉此確定熱圖中的物件，然後用普通的副攝像頭來挑選出正常影象中的球員。

此外，該技術還可用於確定被遮擋的平面拍攝影象。類似系統可藉助熱成像來覆蓋 2D 影象的其中一部分，並提供一些可用於改變呈現的資料，比如被手遮擋的元件。

以建築物分析為例，這樣的系統可用於識別附近的行人。當來自相同檢視的其它影象放在一起時，行人可以從最終構圖中被自動移除。（聽起來是不是有點耳熟？）

雖然該專利申請著重於描述消費級成像、編輯、以及增強現實，但它也能在自動駕駛汽車領域發揮更大的作用，比如傳聞中的蘋果 Project Titan 自動駕駛研究專案。

9 月初的時候，蘋果描述了一款專利的前照燈，其能夠突出現實道路的某部分割槽域，以便向駕駛員發出警示。

不過這樣的系統，也可戰略性地點亮部分道路，以幫助自動駕駛汽車的視覺系統更好地“看清”前方路面。