苏德铭 tohtm@sph.com.sg
除了可用于无人驾驶车的摄像机，陈明辉也认为“雨刷”技术适用于监视摄像系统。
他说，新技术能提升监视摄像机在雨中的操作效率，让人们看清影像中的细节。
全球多家公司正在极力研发无人驾驶车技术，但这个技术面对一大难题——车内摄像机下雨时难以辨别雨水和实质景物，车上电脑软件也因此难以做出正确的驾驶判断。
耶鲁—新加坡国立大学学院（Yale-NUS College）电脑科学系副教授陈明辉（44岁）因此研究“电脑雨刷”，可让电脑“学会”如何辨别和移除雨水或雾霾等模糊摄像画面，最终呈现更清晰的景物。
陈明辉受访时指出，这门新技术或能用于无人驾驶车的摄像机，让这类车辆在雨中能更好地“看清”四周路况，更安全且有效地行驶。他解释说，当下雨时，摄像机捕捉的画面大体可分为雨水和背景景物两个层面，但电脑不似人类般能直接辨别。
他带领的一组北京大学研究员便尝试让电脑系统的“人工神经网络”（artificial neural network）进行“深度学习”（deep learning），克服电脑难辨雨水的问题。
他指出，深度学习可简单理解为给电脑人工神经网络提供大量数据，让电脑整理出相关的规律或信息，从而制定新的操作程序，即似电脑从数据中“学习”了新概念般。
用一万多张不同景物画面
让电脑“学会”辨别雨水
陈明辉和研究团队准备了一万多张不同景物的画面，再用电脑合成技术添加雨水的画面，让电脑人工神经网络进行数小时的分析，从两组画面中“学会”如何辨别雨水。
“经这个过程，电脑便能察觉画面中雨水的成分，之后若有其他含雨水的画面，便能通过技术处理，把属雨水的成分移除，‘还原’较清晰的背景景物。”
虽能从画面中移除雨水，但陈明辉指经处理的画面会较暗淡，因为雨水能反射光线，因此移除后会使画面稍暗。此外，由于雨水的形态太多，电脑目前还不能完全辨识及移除画面中所有雨水痕迹，有时也会‘误认’一些景物为雨水而将其移除。
他说，研究团队将进一步探究如何提告准确度和画面质量，以及如何在不同领域中应用这门技术。
除了可用于无人驾驶车的摄像机，陈明辉也认为“雨刷”技术适用于监视摄像系统。
“新技术能提升监视摄像机在雨中的操作效率，让人们看清影像中的细节。虽然人工智能和影像分析等科技能助察觉影像中的可疑人物与动作，但最终仍需要人类来确认并决定应采取什么行动，因此画面清晰度还是非常重要的。”
除了雨水，相同技术也能让电脑处理画面中的雾霾。
他也透露，目前正在和研发无人驾驶车的公司以及国防部等机构，进一步探讨如何运用和开发移除画面雨水和雾霾的技术。
陈明辉与研究团队在去年用了约八个月的时间研究这门技术，并在今年7月于美国夏威夷举办的常年电气电子工程师学会（IEEE）国际计算机视觉与模式识别会议（Conference on Computer Vision and Pattern Recognition）发表研究成果。