據(jù)外媒報(bào)道，英國(guó)布里斯托大學(xué)與曼徹斯特大學(xué)合作研發(fā)了一款能夠?qū)W習(xí)和理解所看到的東西的攝像頭，從而有助于實(shí)現(xiàn)智能攝像頭。

在SCAMP-5D視覺(jué)系統(tǒng)上的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以每秒8200幀的速度對(duì)手勢(shì)進(jìn)行分類(lèi)（圖片來(lái)源：布里斯托大學(xué)）

機(jī)器人專家和人工智能（AI）研究人員都知道，目前的系統(tǒng)在感知和處理世界方面存在一個(gè)問(wèn)題，仍需要將傳感器（如為記錄圖像設(shè)計(jì)的數(shù)碼相機(jī)）和為視頻游戲加速而設(shè)計(jì)的圖形處理單元（GPU）等計(jì)算設(shè)備結(jié)合起來(lái)。

這也意味著AI系統(tǒng)只有在記錄并在傳感器和處理器之間傳輸了視覺(jué)信息之后才能感知世界，但是，許多看到的東西往往與手頭上的任務(wù)無(wú)關(guān)，例如，自動(dòng)駕駛汽車(chē)經(jīng)過(guò)路邊的樹(shù)木時(shí)所看到的樹(shù)葉的細(xì)節(jié)。不過(guò)，現(xiàn)在所有此類(lèi)信息都被傳感器精確地捕捉并發(fā)送給了系統(tǒng)，導(dǎo)致系統(tǒng)內(nèi)不相干的數(shù)據(jù)造成堵塞，消耗了能量，耗費(fèi)了處理時(shí)間。因此，需要一種不同的方法來(lái)讓智能機(jī)器實(shí)現(xiàn)高效視覺(jué)能力。

為此，布里斯托大學(xué)和曼徹斯特大學(xué)合作展示了如何將感知和學(xué)習(xí)結(jié)合起來(lái)，為AI系統(tǒng)創(chuàng)建新型攝像頭。

研究人員表示，可以從自然系統(tǒng)處理視覺(jué)世界的方式中汲取靈感。例如，人類(lèi)并不會(huì)感知一切，大腦和眼睛會(huì)合作來(lái)理解世界。在某些情況下，眼睛會(huì)自己進(jìn)行處理，以幫助大腦減少理解不相關(guān)的東西。例如，青蛙眼睛上的探測(cè)器就可以在直接感知圖像的地方發(fā)現(xiàn)蒼蠅等物體。

該項(xiàng)研究改進(jìn)了兩個(gè)方面。首先，直接在圖像平面上執(zhí)行卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN，一種用于理解視覺(jué)信息的AI算法）。該團(tuán)隊(duì)研發(fā)的CNN能夠每秒對(duì)幀進(jìn)行數(shù)千次分類(lèi)，無(wú)需記錄此類(lèi)圖像或?qū)⑵浒l(fā)送至處理管道。研究人員考慮對(duì)手寫(xiě)數(shù)字、手勢(shì)甚至浮游生物進(jìn)行分類(lèi)，以作示范。

該項(xiàng)研究表明，未來(lái)專用的智能AI攝像頭視覺(jué)系統(tǒng)可以簡(jiǎn)單地向系統(tǒng)的其他部分發(fā)送高級(jí)信息，如攝像頭前出現(xiàn)的物體或發(fā)生的事件的類(lèi)型。此種方法會(huì)讓系統(tǒng)更加高效和安全，因?yàn)椴恍枰涗泩D像。

其次，該項(xiàng)研究還受益于SCAMP架構(gòu)。SCAMP是一種攝像頭處理器芯片，該團(tuán)隊(duì)將其用作像素處理陣列（PPA）。PPA在每個(gè)像素中都嵌入一個(gè)處理器，而像素之間可以互相通信，從而能夠以真正并行的方式得到處理，最終實(shí)現(xiàn)理想的CNN和視覺(jué)算法。

研究人員表示：“在每一個(gè)像素上集成感知、處理和內(nèi)存技術(shù)不僅能夠?qū)崿F(xiàn)高性能、低延遲的系統(tǒng)，而且還能實(shí)現(xiàn)低功率、高效率的硬件。SCAMP設(shè)備的能耗與當(dāng)前的攝像頭傳感器類(lèi)似，但是在捕捉圖像點(diǎn)方面卻有一個(gè)通用的大規(guī)模并行處理器?！?br /> 責(zé)任編輯：YYX