盖世汽车讯 机械人与人工智能（AI）领域的研究人员希望研发出一种摄像头系统，可以识别看到的器械，从而可让系统实时屏蔽掉不需要的数据，最终大大加速视觉信息的处置速率。
摄像头观点图片（图片泉源：interestingengineering.com）
据外媒报道，英国曼彻斯特大学（the University of Manchester）与布里斯托大学（the University of Bristol）正在研发一种手艺，以大大提升自动驾驶车辆的图像处置能力。
现在的自动驾驶手艺在很大程度上都连系使用数字摄像头与图形处置单元（GPU），后者专为视频游戏渲染图形而设计。问题在于此类系统通常会在传感器和处置器之间传输大量不需要的信息。例如，自动驾驶汽车可能会处置道路旁树木的细节。此类分外的信息会消耗车辆的能量，还会破费处置时间。
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为此，该支英国团队最先研发一种差别的方式，以在机械上实现更高效的视觉智能。研究人员们互助揭晓了两篇自力论文，展示能够将传感手艺与机械学习手艺连系起来，为AI系统缔造新型摄像头。有趣的是，该系统借鉴了自然天下中一种异常智能且普遍存在的视觉感受器――人眼。
两篇自力论文详细先容了卷积神经网络（CNN）在图像平面上的实现，CNN是一种可以举行视觉明白的AI算法，能够以每秒数千次的速率对图像的每一帧举行分类，基本无需记录下此类图像帧或者将图像帧发送至处置管道。
该项研究采用了曼彻斯特大学电路与系统及PI学院教授Piotr Dudek及其团队所研发的摄像头处置器芯片SCAMP架构，在每一个像素中都嵌入了互联的处置器。
Dudek教授示意：“在像素级上集成传感、处置与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装备的功耗与现在摄像头传感器的覆盖面积类似，但是在图像捕捉点具有通用大规模并行处置器的能力。”
该项研究的目的是研发未来智能AI摄像头，能够在数据被处置之前将不需要的数据过滤掉。该方式可以大大提升汽车、卡车和无人机自动驾驶系统的效率，还可以实现许多不能预见的生长。