Однако была разработана новая технология, использующая искусственный интеллект( ИИ) для анализа тепловизионных изображений, в результате чего изображения получаются почти такими же четкими, как и те, что были получены при дневном свете с помощью обычных камер. Это усовершенствование может значительно расширить возможности ночного видения автомобилей и других технологий. В то время как обычные камеры фиксируют видимый свет, радиолокационные радары фиксируют окружающее пространство с помощью радиоволн и лазерных лучей. Однако эти методы сопряжены с трудностями, связанными с получением изображений в отсутствие отраженного света и помех. Тепловое изображение, фиксирующее инфракрасный свет, излучаемый объектами, может быть ценным инструментом, но пока не используется в компьютерном наблюдении. Для решения этой проблемы группа исследователей использовала нейросеть, позволяющую определять тепловую сигнатуру объекта и отделять ее от окружающего шума, создающего эффект" призрака". Распознавая уникальные спектры теплового излучения известных материалов, алгоритм характеризует объекты и удаляет их из сцены.

Это позволяет алгоритму анализировать шумовые сигналы и строить детализированные изображения с улучшенной четкостью и глубиной информации. Команда назвала эту технологию" тепловое обнаружение и ранжирование"( HADAR), HADAR- это пассивная технология. Исследователи считают, что HADAR может иметь широкий спектр применений, таких как повышение безопасности самодвижущихся автомобилей и слежение за жизнью диких животных. Несмотря на перспективность технологии, требуется дальнейшая работа по преодолению препятствий, таких как размытость движения и более быстрый сбор данных. Несмотря на эти проблемы, исследователи оптимистично оценивают потенциал этой технологии в различных реальных приложениях.