Современные камеры обработки изображений становятся все более сложными, но они также становятся жертвами собственного успеха. Современные камеры могут получать изображения в высоком разрешении и отслеживать объекты с большой точностью, но достигается это путем обработки больших объемов данных, что затрачивает большое количество времени и энергии.

Такие камеры хорошо справляются с задачей, если отслеживают движение объектов на однородном фоне, но когда пейзаж становится все более сложным, обычные системы все хуже анализируют информацию. В рамках программы FENCE ученые надеются создать системы интеллектуальной обработки данных, которые имитируют процессы, происходящие в человеческом мозге.

Такие алгоритмы позволят резко сократить объем данных, которые необходимо обрабатывать, игнорируя несущественные части изображения. Вместо того чтобы иметь дело со всей сценой, камера FENCE фокусируется только изменении отдельных пикселей. Для достижения этой цели команда исследователей работает над новой маломощной инфракрасной (ИК) матрицей фокальной плоскости, асинхронной интегральной схемой считывания и слоем обработки, который помогает интегральной схеме определять соответствующие пространственные и временные сигналы.

Новые алгоритмы также будут необходимы для обработки сложных, изменяющихся фоновых данных. В результате исследователи надеются получить датчик, потребляющий менее 1,5 Вт. Поскольку новая технология предназначена для военных применений, включая автономные транспортные средства, робототехнику и технологии слежки, датчики должны быть гибкими и адаптируемыми.

По материалам DARPA.