據外媒報道，英國蘇格蘭赫瑞瓦特大學（Heriot-Watt University）的研究人員與法國圖盧茲大學（University of Toulouse）的研究人員合作，提出了一種新框架，能夠將統計模型與計算機圖像界中可高度擴展的計算工具相結合，以實時（50幀/秒的速度）提取精確的3D信息。

（圖片來源：赫瑞瓦特大學）

該新方法可以在雜亂的場景中探測目標，并形成圖像，能夠實時對復雜移動場景進行目標重建，并為汽車遠程傳感（下一代無人駕駛汽車的關鍵功能）所需的傳感技術提供先行技術。重建3D場景技術可用于各種重要應用，如自動駕駛汽車、環境監測和國防等。

其中一位研究人員，工程與物理科學學院的院長Stephen McLaughlin表示：“能夠實時重建3D視頻，可實現汽車遠程傳感技術，這也是下一代無人駕駛汽車的一項關鍵功能。”

目前，最近幾代的汽車都采用基于激光的雷達或激光雷達技術，以測量車輛與鄰近車輛或其他潛在障礙物的距離。

赫瑞瓦特大學率先采用先進的時間相關單光子計數激光雷達（time-correlated single-photon counting lidar）法，使用對眼睛安全的激光源，而且識別遠距離（數百米到上千米）物體時具有良好的分辨率。

最近，該項技術被用于在霧中、目標雜亂、水下介質高度散射或距離大于10公里的自由空間等極端環境下，成功重建了高分辨率的3D圖像。

不過，到目前為止，一個最主要的障礙就是分析此類收集而來的數據需要大量的時間。從單個定時單光子探測事件中恢復3D信息是一項極具挑戰性的任務，需要大量的圖像處理算法，此前的方法在處理單個激光雷達幀，或者對場景采用限制性假設，以恢復場景時，需要幾十秒，甚至幾分鐘，阻礙了3D成像的實際應用。

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