Aujourd’hui, les systèmes modernes perçoivent et traitent le monde qui les entoureIls ne sont pas assez bons.
Deux études, menées à Bristol et à Manchester, ont montré comment la perception et l’apprentissage peuvent être combinés pour créer de nouvelles camérasIls ont présenté un réseau de neurones convolutifs (CNN) dans le système de vision SCAMP-5D.Il est capable de classer ce qui se passe devant lui à une vitesse de 8 200 images par seconde.
Un réseau neuronal convolutif (CNN) dans le système de vision SCAMP-5D qui classe les gestes de la main à 8200 images par seconde. Crédit: Université de Bristol
Rappelons qu’un réseau de neurones convolutifs est un type d’algorithme d’IA. Les CNN développés par l’équipe peuventReconnaissez les images sans avoir besoin de les enregistrer ou de les envoyer aux systèmes de traitement.
Système de vision technique SCAMP-5d. Crédit: Université de Manchester
Cette approche rendra les systèmes beaucoup plus efficaces et plus sûrs car il n'est pas nécessaire d'enregistrer des images pour les analyser.
Travail rendu possible par l'architectureSCAMP, développé par Peter Dudek, professeur à l'Université de Manchester, et son équipe. SCAMP est une puce de processeur de caméra, que les scientifiques décrivent comme un Pixel Processor Array (PPA). Le PPA a un processeur intégré à chaque pixel qui peut communiquer entre eux pour traiter les données en parallèle. C'est parfait pour CNN et les algorithmes de vision.
Le développement des scientifiques est présenté à la Conférence européenne sur la vision par ordinateur (ECCV).
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