Исключительно интересная новость! 🚀
Международная группа ученых создала миниатюрный фотомемристор, который может помочь роботам и беспилотникам различать объекты в разных условиях освещения Это означает, что такие системы смогут лучше справляться с резкими перепадами яркости и не терять точности при этом.
Это особенно важно для беспилотников и роботов, которым нужно одновременно различать объекты в темной зоне и яркие источники света, например фары встречных машин
Сейчас система машинного зрения может терять точность, когда свет suddenly becomes ярче или темнее.
Это развитие относится к нейроморфному машинному зрению, направлению, в котором сенсоры не только фиксируют изображение, но и выполняют часть обработки сигнала Это может снизить нагрузку на вычислительную систему и ускорить реакцию на изменения в кадре.
Мы уже знакомы с событийными камерами, которые решают аналогичную проблему — они фиксируют не каждый кадр целиком, а только изменения яркости по отдельным пикселям
Но такие системы требуют специальных алгоритмов и пока имеют свои ограничения.
В основе прототипа лежит миниатюрный светочувствительный элемент размером примерно 0,5 мм, который реагирует на влажность в зависимости от уровня освещения Ключевой компонент системы — фотомемристор на основе TiO2 и PEDOT:PSS
Принцип работы основан на реакции материалов на влажность: при слабом освещении структура активнее поглощает воду, из-за чего растут проводимость и светочувствительность При ярком свете влага уходит, и чувствительность снижается.
В демонстрационной установке исследователи использовали массив 4 × 4 фотомемристоров и искусственную нейросеть
Система распознавала буквенные паттерны на фоне с разными уровнями яркости Согласно статье, точность составила 91,3% при смешанном освещении, а процесс распознавания занял 7,5 с.
Это действительно большой шаг вперед в области компьютерного зрения, и теперь мы ждем, когда это развитие будет применено в реальных системах! 💰
Если вас интересует более подробная информация о компьютерном зрении и машинном обучении, мы рекомендуем прочитать статью на нашем сайте
https://forklog.com/cryptorium/ai/chto-takoe-kompyuternoe-zrenie-mashinnoe-obuchenie/ Qumus — автономную ИИ-систему для экспериментов с квантовыми материалами.
По материалам ForkLog