一种受猫眼启发的新计算机视觉系统可以使机器人比以往任何时候都更准确地看到周围的世界。
机器人、无人机、自动驾驶汽车和其他自主系统正变得越来越普遍，但它们仍然很难在所有环境和条件下看得很清楚。例如，自动驾驶汽车在雨或雾中表现不佳，因为这些条件会影响汽车的传感器和cameras.Now，科学家们设计了一种新的视觉系统，该系统使用模仿猫眼结构的先进镜头和传感器，从而增强目标检测和识别。他们在9月18日发表在《科学进展》杂志上的一项研究中概述了他们的计算机视觉系统。
他们选择猫眼作为灵感，是因为我们毛茸茸的朋友在明亮和黑暗的环境中都有很好的视力。白天，猫的瞳孔是一个垂直的狭缝状形状，可以过滤光线并减少眩光，帮助猫集中注意力。然后瞳孔变宽，让更多的光线在晚上进入——一种叫做绒毡层的反射层通过将可见光反射回视网膜并增加光感受器可用的光线来增强它们的视力。
同样，新系统包括一个狭缝状光圈，有助于过滤掉不必要的光线，并在明亮的条件下挑选出关键物体，然后使用像猫眼睛中的反射层来提高弱光条件下的可见度。
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“机器人摄像头通常很难在繁忙或伪装的背景中发现物体，尤其是在照明条件发生变化的时候。我们的设计通过让机器人模糊不必要的细节并聚焦于重要物体来解决这个问题，”研究的主要作者、韩国光州科学技术学院（GIST）电子工程教授杨敏松在一份声明中说。宋补充说，由于计算机视觉系统依赖于专门的镜头而不是繁重的计算机处理，它更节能。当研究人员测试他们的系统时，他们发现它成功地模糊了背景物体，同时保持了对目标物体的聚焦。他们还使用了神经网络——一组机器学习算法，旨在以类似于人脑的方式处理信息——来帮助系统更好地感知重要物体。
他们补充说，要让该系统在实际和商业环境中部署，他们需要提高视野的像素分辨率。但科学家们说，未来它可能会集成到机器人和其他机器中，包括军用无人机和监视机器人。
特别是，该技术可能足够熟练，可以让机器人在可能很难看到的不断变化的环境中检测、跟踪和识别目标。
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