새로운 AI 카메라는 초당 8200 프레임의 속도로 보는 것에 대한 결론을 도출합니다.

Сейчас современные системы воспринимают и обрабатывают окружающий их мир недостаточно хорошо. Они

по-прежнему комбинируют датчики для записи изображений (камеры) с вычислительными устройствами (графическими процессорами). В итоге системы ИИ воспринимают мир только после записи и передачи визуальной информации между датчиками и процессорами. Но многие вещи, которые камеры могут увидеть, часто не имеют отношения к поставленной задаче. Например детализация листьев на деревьях у дороги, по которой проезжает автомобиль с автопилотом. Сейчас вся эта ненужная информация фиксируется датчиками с мельчайшими подробностями и забивает систему нерелевантными данными, потребляя энергию и время обработки. Для обеспечения эффективного видения интеллектуальных машин необходим другой подход.

Два исследования Бристоля и Манчестера, показали, как можно объединить восприятие и обучение для создания новых камер для систем ИИ. Они представили свёрточную нейронную сеть (CNN) в системе технического зрения SCAMP-5D. Она способна классифицировать происходящее перед ней со скоростью 8 200 кадров в секунду. 

손 제스처를 초당 8,200 프레임으로 분류하는 SCAMP-5D 컴퓨터 비전 시스템의 컨볼 루션 신경망 (CNN). 크레딧 : 브리스톨 대학교

Напомним, свёрточная нейронная сеть — разновидность алгоритма ИИ. CNN, разработанные командой, могут распознавать изображения без необходимости записывать их или отправлять их дальше на системы обработки. 

SCAMP-5d 기술 비전 시스템. 크레딧 : 맨체스터 대학교

이 접근 방식은 시스템을 분석하기 위해 이미지를 기록 할 필요가 없기 때문에 시스템을 훨씬 더 효율적이고 안전하게 만듭니다.

건축으로 가능한 일맨체스터 대학의 교수 인 Peter Dudek과 그의 팀이 개발 한 SCAMP. SCAMP는 과학자들이 PPA (Pixel Processor Array)로 설명하는 카메라 프로세서 칩입니다. PPA에는 데이터를 병렬로 처리하기 위해 서로 통신 할 수있는 각 픽셀에 내장 된 프로세서가 있습니다. 이것은 CNN 및 비전 알고리즘에 적합합니다.

과학자의 발전은 ECCV (European Conference on Computer Vision)에서 발표됩니다.

더 읽어보기

달이 어떻게 나타 났는지보십시오. 고대 행성이 지구에 추락

고고학자들은 크리미아에서 고대 매장지를 발견했습니다. 내세에 "티켓"이 있었다

낙태와 과학 : 출산 할 아이들에게 일어날 일