约翰内斯·开普勒大学的三位研究人员利用人工智能改善了热成像相机对迷路人员的搜索能力。David Schedl，Indrajit Kurmi和Oliver Bimber在发表在《自然机器智能》杂志上的论文中，描述了他们如何将深度学习网络应用于森林迷路者的问题以及它如何发挥作用。
当人们迷失在森林中时，搜索和救援专家会使用直升机在最可能找到他们的地区上空飞行。除了简单地扫描下方的地面外，研究人员还使用双筒望远镜和热像仪。希望这样的摄像机能够突出地面人员与周围环境的体温差异，使他们更容易发现。不幸的是，在某些情况下，由于植被覆盖了下层土壤或太阳将树木加热到与迷路者的体温相似的温度，热成像无法按预期工作。在这项新的工作中，研究人员试图通过使用深度学习应用程序来改善所生成的图像来克服这些问题。
团队开发的解决方案涉及使用AI应用程序处理给定区域的多个图像。他们将其与使用AI处理来自多个射电望远镜的数据进行了比较。这样做可以使多个望远镜作为一个大型望远镜工作。以类似的方式，他们使用的AI应用程序允许从直升机(或无人驾驶飞机)拍摄的多个热图像创建图像，就好像它是由具有更大镜头的相机捕获的一样。经过处理后，所产生的图像具有更高的景深-在其中，树的顶部显得模糊，而地面上的人们变得更加容易辨认。为了训练AI系统，研究人员必须创建自己的图像数据库。他们使用无人机在各种各样的位置为地面上的志愿者拍照。
