智能制造網(wǎng)APP
智能制造網(wǎng)手機(jī)站
智能制造網(wǎng)小程序
智能制造網(wǎng)官微
智能制造網(wǎng)服務(wù)號(hào)
智能控制
機(jī)器人
儀器儀表
物聯(lián)網(wǎng)
3D打印
工業(yè)軟件
回放
品牌
其他品牌
機(jī)器人與人工智能(AI)領(lǐng)域的研究人員希望研發(fā)出一種攝像頭系統(tǒng)，可以識(shí)別看到的東西，從而可讓系統(tǒng)實(shí)時(shí)屏蔽掉不必要的數(shù)據(jù)，終大大加快視覺(jué)信息的處理速度。
據(jù)外媒報(bào)道，英國(guó)曼徹斯特大學(xué)(the University of Manchester)與布里斯托大學(xué)(the University of Bristol)正在研發(fā)一種技術(shù)，以大大提升自動(dòng)駕駛車(chē)輛的圖像處理能力。
現(xiàn)在的自動(dòng)駕駛技術(shù)在很大程度上都結(jié)合使用數(shù)字?jǐn)z像頭與圖形處理單元(GPU)，后者專(zhuān)為視頻游戲渲染圖形而設(shè)計(jì)。問(wèn)題在于此類(lèi)系統(tǒng)通常會(huì)在傳感器和處理器之間傳輸大量不必要的信息。例如，自動(dòng)駕駛汽車(chē)可能會(huì)處理道路旁樹(shù)木的細(xì)節(jié)。此類(lèi)額外的信息會(huì)消耗車(chē)輛的能量，還會(huì)花費(fèi)處理時(shí)間。
為此，該支英國(guó)團(tuán)隊(duì)開(kāi)始研發(fā)一種不同的方法，以在機(jī)器上實(shí)現(xiàn)更高效的視覺(jué)智能。研究人員們合作發(fā)表了兩篇獨(dú)立論文，展示能夠?qū)鞲屑夹g(shù)與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)結(jié)合起來(lái)，為AI系統(tǒng)創(chuàng)造新型攝像頭。有趣的是，該系統(tǒng)借鑒了自然世界中一種非常智能且普遍存在的視覺(jué)感受器——人眼。
兩篇獨(dú)立論文詳細(xì)介紹了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)在圖像平面上的實(shí)現(xiàn)，CNN是一種可以進(jìn)行視覺(jué)理解的AI算法，能夠以每秒數(shù)千次的速度對(duì)圖像的每一幀進(jìn)行分類(lèi)，根本無(wú)需記錄下此類(lèi)圖像幀或者將圖像幀發(fā)送至處理管道。
該項(xiàng)研究采用了曼徹斯特大學(xué)電路與系統(tǒng)及PI學(xué)院教授Piotr Dudek及其團(tuán)隊(duì)所研發(fā)的攝像頭處理器芯片SCAMP架構(gòu)，在每一個(gè)像素中都嵌入了互聯(lián)的處理器。
Dudek教授表示：“在像素級(jí)上集成傳感、處理與內(nèi)存不僅可以實(shí)現(xiàn)高性能、低延遲的系統(tǒng)，還可以實(shí)現(xiàn)低功耗、高效的硬件。SCAMP設(shè)備的功耗與目前攝像頭傳感器的覆蓋面積類(lèi)似，但是在圖像捕捉點(diǎn)具有通用大規(guī)模并行處理器的能力。”
該項(xiàng)研究的目的是研發(fā)未來(lái)智能AI攝像頭，能夠在數(shù)據(jù)被處理之前將不必要的數(shù)據(jù)過(guò)濾掉。該方法可以大大提升汽車(chē)、卡車(chē)和無(wú)人機(jī)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的效率，還可以實(shí)現(xiàn)很多不可預(yù)見(jiàn)的發(fā)展。
(原標(biāo)題：英國(guó)研究人員研發(fā)智能攝像頭 可過(guò)濾不必要數(shù)據(jù))
浙公網(wǎng)安備 33010602000006號(hào)
智能制造網(wǎng)APP
智能制造網(wǎng)小程序
微信公眾號(hào)
