代顿大学的工程研究人员与赖特-帕特森空军基地的研究人员合作，获得了一种更好的方法来跟踪在隐藏地点、周围和之间航行的物体的专利。该系统将改善安全和搜救应用。
与其他系统类似，该自动化系统部分由UD 视觉实验室主任 Vijayan Asari和UD 研究科学家 Theus Aspiras开发，可跟踪物体在可见性被阴影、建筑物和树木等遮挡的场景中移动。他们的系统在其他方面的改进之处在于它可以记住物体的速度和轨迹，以便在物体重新出现时立即重新跟踪物体。
“如果系统丢失了物体并且不知道它去了哪里，系统会自动扩大它正在跟踪的区域，并根据物体以前的速度和历史搜索该圆圈内的特定区域，并预测未来的路径。就像系统说，“那辆车本应该出现在这里，但它本可以出现在那里。它使用过去的表现作为未来表现的预测指标，”Asari 说。“一旦物体从阴影中出现或隐藏它的任何其他东西，系统将立即重新识别该物体并继续跟踪它。”
Asari 和 Aspiras 给出的一个例子包括用湍急的水调查洪水场景。如果汽车或人被水淹没或被卡在灌木丛中，系统会自动提醒操作员何时何地发生这种情况，并根据速度和运动趋势向救援人员提供有关该物体可能出现的位置的信息。
根据 Asari 的说法，即使出现两个或三个相似的对象，系统找到它需要找到的确切对象也不是问题，因为系统已经在其内存中拥有它正在寻找的对象。
“这就像人类所做的一样，”Asari 说。“它认为'我们期望会发生什么?' 如果我们没有在适当的时间范围内看到它应该出现的地方，我们的反应就像，'它去哪儿了?'然后你开始寻找你认为它可能出现的任何地方。”
作为对先前系统的改进，该系统有足够的资金来提醒人类用户存在问题或故障。
“也像人类一样，系统可以做出反应，‘呃，哦。我需要帮助，’”Asari 说。“自动人类感知是这项技术的重要组成部分。”
Aspiras 表示，在现有技术的另一项改进中，如果系统确实寻求人工帮助，它旨在向用户提供尽可能多的信息，因此当他们真的回来时，他们会更好地适应情况。
“这就像如果你向同事通报一个问题，系统就像简报一样，会通过‘发生了什么?他们进展得有多快?他们前进的方向是什么?’” 该系统不仅会通知用户它发生了故障，还会通知用户系统如何发生故障并提供诊断信息，”他说。“它的功能几乎就像飞机上的黑匣子。”
Asari 和 Aspiras 自 2000 年代初 Aspiras 在 Old Dominion 大学攻读本科以来就一直合作。Aspiras 跟随 Asari 来到了 UD 的 Vision Lab，在那里他成为 Asari 引以为豪的众多学生中的一员。
“像 Theus 一样，一些学生从本科生开始，并利用他们在实验室的经验作为获得博士学位的催化剂，”Asari 说。“我们甚至让一名高中生实习，去其他地方攻读本科学位，然后他回来攻读硕士学位，最终在代顿获得了一份全职工作，同时他还在攻读博士学位。另一个学生从高中开始在这里实习，然后去了麻省理工学院。”
但是，当 Aspiras 开始与 Asari 合作时，他从未想过他的名字会出现在专利上。
“我只知道我想在学术生涯中尽可能地走高，因为我喜欢教书，”他说。“我从没想过我会和 Asari 博士一路走来。这很棒。这是一个漫长而脆弱的过程(获得博士学位)，但它的回报令人难以置信。”