英国研究人员研发智能摄像头 可过滤不必要数据

广汽汽车机器人和人工智能领域的研究人员希望开发一种能够识别所见内容的摄像头系统，使该系统能够实时筛选出不必要的数据，最终大大加快视觉信息的处理速度。

相机概念图据外媒报道，曼彻斯特大学和布里斯托尔大学正在开发一项技术，以大幅提高自动驾驶汽车的图像处理能力。目前的自动驾驶技术在很大程度上结合了数码相机和图形处理单元，这些单元是专门为在视频游戏中渲染图形而设计的。问题是这样的系统通常在传感器和处理器之间传输大量不必要的信息。例如，自动驾驶汽车可能会处理路边树木的细节。这样的附加信息将消耗车辆的能量并且还需要处理时间。为此，英国团队开始开发一种不同的方法，以在机器上实现更高效的视觉智能。研究人员合作发表了两篇独立论文，证明了将传感技术与机器学习技术相结合，为人工智能系统制造新相机的能力。有趣的是，该系统的灵感来自自然界中一个非常智能且无处不在的视觉受体——人眼。两篇独立的论文详细介绍了卷积神经网络在图像平面上的实现。CNN是一种可以视觉理解的人工智能算法，能够每秒对图像的每一帧进行数千次分类，而无需记录此类图像帧或将其发送到处理管道。本研究采用了曼彻斯特大学电路与系统学院和PI的Piotr Dudek教授及其团队开发的相机处理器芯片SCAMP架构，并在每个像素中嵌入了互连处理器。Dudek教授说：“在像素级集成传感、处理和内存，不仅可以实现高性能、低延迟的系统，还可以实现低功耗、高效的硬件。SCAMP设备的功耗与当前相机传感器的覆盖面积相似，但它们在图像捕获点具有通用大规模并行处理器的能力。“这项研究的目的是开发未来的智能人工智能相机，能够在处理之前过滤掉不必要的数据。这种方法可以大大提高汽车、卡车和无人机的自动驾驶系统的效率，也可以实现许多意想不到的发展。

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