Нові ІІ-камери роблять висновки про побачене зі швидкістю 8200 кадрів в секунду

Зараз сучасні системи сприймають і обробляють навколишній світ недостатньо добре. Вони

як і раніше, комбінують датчики для записузображень (камери) із обчислювальними пристроями (графічними процесорами). У результаті системи ІІ сприймають світ лише після запису та передачі візуальної інформації між датчиками та процесорами. Але багато речей, які камери можуть побачити, часто не мають відношення до поставленого завдання. Наприклад деталізація листя на деревах біля дороги, якою проїжджає автомобіль з автопілотом. Зараз вся ця непотрібна інформація фіксується датчиками з найдрібнішими подробицями та забиває систему нерелевантними даними, споживаючи енергію та час обробки. Для забезпечення ефективного бачення інтелектуальних машин потрібний інший підхід.

Два дослідження Брістоля та Манчестера, показали,як можна поєднати сприйняття та навчання для створення нових камер для систем ІІ. Вони представили згорткову нейронну мережу (CNN) у системі технічного зору SCAMP-5D. Вона здатна класифікувати те, що відбувається перед нею, зі швидкістю 8 200 кадрів в секунду. 

Сверточное нейронна мережа (CNN) в системі технічного зору SCAMP-5D, що класифікує жести рук зі швидкістю 8 200 кадрів в секунду. Надано: Брістольський університет

Нагадаємо, згорткова нейронна мережа.різновид алгоритму ІІ. CNN, розроблені командою, можуть розпізнавати зображення без необхідності записувати їх або відправляти їх на системи обробки. 

Система технічного зору SCAMP-5d. Надано: Манчестерський університет

Такий підхід зробить системи набагато більш ефективними та безпечними, оскільки не потрібно записувати зображення для їх аналізу.

Робота стала можливою завдяки архітектуріSCAMP, розробленої Петром Дудеком, професором з Університету Манчестера, і його командою. SCAMP - це чіп процесора камери, який вчені описують як масив пиксельного процесора (PPA). PPA має процесор, вбудований в кожен піксель, який може взаємодіяти один з одним для паралельної обробки даних. Це ідеально підходить для CNN і алгоритмів зору.

Розробка вчених представлена ​​на Європейській конференції з комп'ютерного зору (ECCV).

Читати далі

Подивіться, як з'явилася Місяць. Давня планета врізалася в Землю

Археологи знайшли в Криму стародавнє поховання. На місці був «квиток» в загробний світ

Аборти і наука: що буде з дітьми, яких народять