学术研究
超快速视觉感知技术突破人类极限
受生物视觉系统启发,光学流算法通过计算空间运动矢量,使机器人在动态环境中表现出色。然而,现有算法尽管在基准数据集上达到人类水平的任务性能,但存在显著的时间延迟,限制了实际应用。本研究引入了一种神经形态时间注意力硬件,模拟视网膜与外侧膝状体(LGN)之间的交互,直接在硬件中提取时间运动线索。该系统使用二维突触晶体管阵列,编码亮度变化并在模拟非易失性状态下累积,生成紧凑的兴趣区域(ROI)。这些ROI作为输入传递给传统的下游光学流和视觉算法,实现超快速运动分析。硬件层面,突触晶体管具有高频率响应(约100微秒)、非易失性(超过10,000秒)和耐久性(超过8,000次循环)。与最先进的算法相比,该方法实现了400%的速度提升,超越了人类水平的性能,同时通过时间先验保持或提高了准确性。
#视觉感知#神经形态硬件#突触晶体管
PubMed Ophthalmology #1/1
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