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機器人與人工智能(AI)領(lǐng)域的研究人員希望研發(fā)出一種攝像頭系統(tǒng)，可以識別看到的東西，從而可讓系統(tǒng)實時屏蔽掉不必要的數(shù)據(jù)，終大大加快視覺信息的處理速度。
據(jù)外媒報道，英國曼徹斯特大學(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)，以大大提升自動駕駛車輛的圖像處理能力。
現(xiàn)在的自動駕駛技術(shù)在很大程度上都結(jié)合使用數(shù)字攝像頭與圖形處理單元(GPU)，后者專為視頻游戲渲染圖形而設(shè)計。問題在于此類系統(tǒng)通常會在傳感器和處理器之間傳輸大量不必要的信息。例如，自動駕駛汽車可能會處理道路旁樹木的細節(jié)。此類額外的信息會消耗車輛的能量，還會花費處理時間。
為此，該支英國團隊開始研發(fā)一種不同的方法，以在機器上實現(xiàn)更高效的視覺智能。研究人員們合作發(fā)表了兩篇獨立論文，展示能夠?qū)鞲屑夹g(shù)與機器學(xué)習(xí)技術(shù)結(jié)合起來，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感受器——人眼。
兩篇獨立論文詳細介紹了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)在圖像平面上的實現(xiàn)，CNN是一種可以進行視覺理解的AI算法，能夠以每秒數(shù)千次的速度對圖像的每一幀進行分類，根本無需記錄下此類圖像幀或者將圖像幀發(fā)送至處理管道。
該項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及其團隊所研發(fā)的攝像頭處理器芯片SCAMP架構(gòu)，在每一個像素中都嵌入了互聯(lián)的處理器。
Dudek教授表示：“在像素級上集成傳感、處理與內(nèi)存不僅可以實現(xiàn)高性能、低延遲的系統(tǒng)，還可以實現(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似，但是在圖像捕捉點具有通用大規(guī)模并行處理器的能力。”
該項研究的目的是研發(fā)未來智能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)過濾掉。該方法可以大大提升汽車、卡車和無人機自動駕駛系統(tǒng)的效率，還可以實現(xiàn)很多不可預(yù)見的發(fā)展。
(原標題：英國研究人員研發(fā)智能攝像頭 可過濾不必要數(shù)據(jù))
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