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AI 智能相机,光学计算机层通过物理方法对图像

来源:http://www.chenghua543.com 作者:太阳娯乐城登录网址 时间:2019-10-10 01:54

原标题:斯坦福团队开发出真正的AI相机,已可执行AI计算任务

原标题:斯坦福研发新型AI摄像头 有助加快无人驾驶车反应速度

相机是许多智能设备的眼睛,而计算机则是它们的大脑——不过最近斯坦福大学的研究者们正尝试将它们合二为一。

  【环球网综合报道】 据外媒报道,斯坦福大学新研发了可以更快识别障碍物的人工智能摄像头,创新运用光学计算机过滤图像数据,能帮助自动驾驶汽车更快速高效地在障碍物间穿行。

斯坦福大学一个由硕士生组成的团队制作了一台AI 智能相机。由于已经将计算放入光学系统中,它不需要外接大型计算机来处理全部数据。

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目前的物体识别技术,都是使用单独的计算机运行图像处理算法来识别物体。正像斯坦福研究人员所说,目前无人驾驶的汽车需要笨重的计算机来识别车辆前方的行人。这些计算机体积庞大,需要消耗大量的能源,并且通常很慢。

图像识别技术是自动驾驶汽车和无人机研发的基础,这一技术依赖于人工智能,即由计算机自我学习,识别狗、穿越马路的行人、停放的车辆等物体。但是由于目前运行人工智能算法的计算机体积太大,速度过慢,无法运用在手持医疗设备等未来应用中。

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据报道,美国斯坦福大学研究人员已经设计出一款新型人工智能摄像头,将光学计算机和电子计算机结合,创造出更快、更高效的图像处理器。

图丨斯坦福的硕士研究团队

发表在《自然科学报告》上的研究成果指出,摄像头样机的第一层是光学计算机,不需要进行高能耗的数字计算,第二层是传统的数字电子计算机。光学计算机层通过物理方法对图像数据进行预处理,采用多种途径过滤图像数据,避免电子计算机运用数学方式进行过滤。由于物理过滤在光通过特定光学器件时自动进行,因此该层以零输入功率工作,为混合系统节省了大量时间和能耗。

于是这些研究者就想将 AI 直接嵌入到相机中,使得整个系统变得小巧且高效。这个相机由两层组成 :**第一层被叫做光学计算机。当光通过相机时,内置的光学系统会以物理方法预处理数据。光学计算机将过滤无效信息,减少运算量。第二层由传统计算机和图像传感器组成,负责剩余部分的计算。**这个 AI 相机背后的原理很复杂,不过性能上却相比于传统无人车或无人机的相机有着重要提升。

斯坦福大学研究生Julie Chang说:“我们成功地将人工智能的部分数学运算外包给了光学系统。”这种设计能大大减少计算量和内存调用次数,且全过程以光速运行,为下一阶段数字计算机层运行创造极大优势。同时原型机在执行相同运算时表现出的速度和准确度均能与现有的纯电子计算机处理器相媲美,还节省了大量计算成本。

由于当光射入相机时已经开始以物理方式处理场景数据,他们的相机(第一层)减少了后续识别运算所需的算力。论文第一作者硕士生 Julie Chang 说:“我们把一些 AI 的数学运算‘外包’给光学系统。”

目前在模拟环境和现实世界的实验中,该团队都成功使用新系统在自然图像设置中成功识别飞机、车辆、猫、狗等其他图像。研究人员表示,该系统日后将实现小型化,以适应手持摄像头和空中无人机的需要。斯坦福大学助理教授Gordon Wetzstein表示,“系统的一些未来版本将在自动驾驶汽车等快速决策应用中发挥很大作用。”

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