据先容，图像传感器对自动化机器在内的各种运用至为主要，须要兼具良好的整体视觉质量(对场景的准确解读)以及快速运动探测(实现快速反应)。不过，整合各种空想功能可能会影响效率或是须要在图像质量和延迟上做出取舍。而最新揭橥的两项研究，证明了稠浊方法能在战胜之前局限的同时知足这两种须要。
在第一篇论文中，论文共同通讯作者、清华大学施路平领导的中国科研团队以人类视觉系统的运作办法为灵感，开拓出一款传感芯片，能将快速但禁绝确的觉得与慢速但更精确的知觉相结合。这个视觉芯片被命名为“天眸”(Tianmouc)，它有一个稠浊像素阵列，能将低准确度但快速的事宜探测(无需太多细节便可对变革做出快速反应)与慢速处理相结合，实现对场景的准确可视化。
研究团队用一个自动驾驶感知系统证明了该芯片能快速稳健处理图像的能力。该芯片还在多个情景进行了测试，包括开车经由一个阴郁隧道，应对相机闪光灯的滋扰，以及探测汽车前方有人走过。
本项研究的图片同时显示了彩色摄像头的颜色信息和事宜摄像头的事宜(蓝点和红点)；边界框显示了他们的算法对行人的检测(图片来自苏黎世大学机器人与感知小组)。施普林格·自然/供图
在另一篇论文中，瑞士苏黎世大学Daniel Gehrig和Davide Scaramuzza用视觉感知专用相机战胜了存在的困难：全彩相机分辨率很高但须要大量数据处理(带宽)来探测快速变革；降落带宽会导致延迟增加，从而会影响安全性。而事宜相机虽然能探测快速的移动，但会捐躯准确度。
本项研究的图片显示了彩色摄像头的颜色信息和事宜摄像头的事宜(蓝点和红点)；边界框显示了他们的算法对汽车的检测(图片来自苏黎世大学机器人与感知小组)。施普林格·自然/供图
他们的研究表明，有一种稠浊系统能让自动驾驶汽车实现稳健的低延迟目标探测。通过结合这两种相机，彩色相机的帧率会降落，从而在确保准确性的同时降落带宽、提升效率，而事宜相机也能填补彩色相机造成的高延迟，确保能探测到快速移动的目标，如行人和汽车。
本项研究的图片显示了行人奔跑时产生的来自彩色摄像头的颜色信息和来自事宜摄像头(蓝点和红点)的事宜(图片来自苏黎世大学机器人与感知小组)。施普林格·自然/供图
《自然》论文认为，中国和瑞士团队最新研究的这两种方法，或能让自动驾驶汽车和其他运用实现更快、更高效和稳健的图像处理。(完)
