斯坦福創建新型AI攝像頭 更快、更高效進行圖像分類

如今，自動駕駛汽車和航空無人機的圖像識別技術都依賴于人工智能：通常，計算機會自學識別狗、過街行人或停下來的汽車。問題是，運行人工智能算法的計算機對于手持醫療設備等未來應用來說過于龐大和緩慢。

據外媒報道，斯坦福大學的研究人員設計了一種新的人工智能攝像系統，該系統可以更快、更高效地對圖像進行分類，有朝一日該攝像系統可能會變得非常小，可以嵌入其他設備中。負責這項研究的斯坦福大學電氣工程助理教授Gordon Wetzstein說：“剛剛從你身邊經過的自動駕駛汽車的行李箱里裝有一臺相對較大、移動緩慢且耗能較高的計算機。”他說，未來的應用需要更快、更小的計算機來處理各種圖像。Wetzstein和這篇研究論文的第一作者、斯坦福大學的研究生Julie Chang通過將兩種類型的計算機合二為一，進一步開發了這項技術，并創造了一種專門用于圖像分析的混合光電計算機。原型相機的第一層是光學計算機，不需要高強度的數字計算；第二層是傳統的數字電子計算機。光學計算機層通過物理方法處理圖像數據，并通過各種方法對圖像數據進行濾波，否則電子計算機必須通過數學方法對圖像進行濾波。由于圖像數據的過濾是在光線通過定制的光學設備時自然發生的，因此該層在零輸入功率的情況下工作，為混合系統節省了大量時間和精力。Chang說：“我們已經將人工智能數學計算外包給了光學系統。”因此，計算量減少了，內存調用次數減少了，完成整個過程的時間也減少了很多。在速度和精度方面，原型相機可以與現有的電子計算處理器進行比較，后者可以執行相同的計算，并節省大量計算成本。盡管原型相機仍處于實驗室階段，很難被視為小型相機，但研究人員表示，該系統有朝一日可以小型化，以適應手持相機或航空無人機。在模擬環境和現實世界的實驗中，該團隊使用該系統在自然圖像設置中成功識別了飛機、汽車、狗和貓。Wetzstein說：“我們系統的未來版本將在自動駕駛汽車等快速決策應用中發揮作用。”除了減少原型，Wetzstein、Chang和斯坦福計算成像實驗室的其他同事目前正在研究如何使光學組件進行更多預處理。最終，更小、更快的技術可以取代現有的手提箱大小的計算機，幫助汽車、無人機和其他技術學會識別周圍的世界。如今，自動駕駛汽車和航空無人機的圖像識別技術都依賴于人工智能：通常，計算機會自學識別狗、過街行人或停下來的汽車。問題是，運行人工智能算法的計算機對于手持醫療設備等未來應用來說過于龐大和緩慢。

據外媒報道，斯坦福大學的研究人員設計了一種新的人工智能攝像系統，該系統可以更快、更高效地對圖像進行分類，有朝一日該攝像系統可能會變得非常小，可以嵌入其他設備中。負責這項研究的斯坦福大學電氣工程助理教授Gordon Wetzstein說：“剛剛從你身邊經過的自動駕駛汽車的行李箱里裝有一臺相對較大、移動緩慢且耗能較高的計算機。”他說，未來的應用需要更快、更小的計算機來處理各種圖像。Wetzstein和這篇研究論文的第一作者、斯坦福大學的研究生Julie Chang通過將兩種類型的計算機合二為一，進一步開發了這項技術，并創造了一種專門用于圖像分析的混合光電計算機。原型相機的第一層是光學計算機，不需要高強度的數字計算；

第二層是傳統的數字電子計算機。光學計算機層通過物理方法處理圖像數據，并通過各種方法對圖像數據進行濾波，否則電子計算機必須通過數學方法對圖像進行濾波。由于圖像數據的過濾是在光線通過定制的光學設備時自然發生的，因此該層在零輸入功率的情況下工作，為混合系統節省了大量時間和精力。Chang說：“我們已經將人工智能數學計算外包給了光學系統。”因此，計算量減少了，內存調用次數減少了，完成整個過程的時間也減少了很多。在速度和精度方面，原型相機可以與現有的電子計算處理器進行比較，后者可以執行相同的計算，并節省大量計算成本。盡管原型相機仍處于實驗室階段，很難被視為小型相機，但研究人員表示，該系統有朝一日可以小型化，以適應手持相機或航空無人機。在模擬環境和現實世界的實驗中，該團隊使用該系統在自然圖像設置中成功識別了飛機、汽車、狗和貓。Wetzstein說：“我們系統的未來版本將在自動駕駛汽車等快速決策應用中發揮作用。”除了減少原型，Wetzstein、Chang和斯坦福計算成像實驗室的其他同事目前正在研究如何使光學組件進行更多預處理。最終，更小、更快的技術可以取代現有的手提箱大小的計算機，幫助汽車、無人機和其他技術學會識別周圍的世界。

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