本项研究针对真实世界光流分析难题提出的仿生视觉感知策略。高硕 供图

　　这一计算机视觉新技术由北京航空航天大学联合香港城市大学、英国剑桥大学等中外合作者共同研发，将有助于提升自动驾驶汽车和小型机器人等自主系统，让其在快速变化的环境中更安全、响应更敏捷。相关成果论文北京时间2月11日凌晨在国际学术期刊《自然-通讯》上线发表。

　　据论文第一作者、毕业于北京航空航天大学现在香港大学攻读博士的王圣博介绍，计算机视觉系统通过评估场景中物体的移动模式(称为光流)处理视觉数据，但对真实世界进行光流分析常受限于实时处理视觉数据所需的巨大算力，而生物眼睛通过动态聚焦于运动发生区域来解决这一难题。

　　在本项研究中，研究团队利用电子硬件结合下游光流计算，复现了生物眼睛的视觉感知。该硬件基于人工突触晶体管上，可通过亮度变化识别发生运动的区域，从而避免处理静态区域，这些“受关注区域”随后被发送至传统视觉算法作进一步分析。

　　随后，研究团队在车辆驾驶、无人机及机械臂操作等多种场景中，对最新研发的计算机视觉系统进行测试，结果显示，新系统处理场景的速度约比现有计算机视觉技术快400%，准确度持平或更高。此外，该系统硬件还能在多数应用场景下超越人类的处理水平。

　　论文共同通讯作者、北京航空航天大学副教授高硕总结表示，计算机视觉实时处理水平提升，能帮助自主系统高效参与避障、目标追踪等复杂任务，后续还需要开展进一步研究，在多样化环境中评估这一场景处理速度快4倍的计算机视觉系统。(完)

【编辑:胡寒笑】

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