人工智能4 years ago
硅像传感器加速和简化图像处理用于自动驾驶汽车
哈佛约翰·A·保尔森工程和应用科学学院的一组研究人员开发了第一个可以集成到商用硅成像传感器芯片中的传感器处理器。这些传感器被称为互补金属氧化物半导体（CMOS）图像传感器，它们被用于广泛的商用设备中来捕获视觉信息。该新设备加速和简化了自动驾驶汽车和其他应用的处理。自动驾驶汽车和视觉处理在自动驾驶汽车中，系统拍摄图像和数据被送到微处理器进行图像处理之间的时间可能具有重大影响。这是一个至关重要的时间段，可以决定是否避免障碍或发生事故。视觉处理可以通过传感器内图像处理来加速，这涉及从原始数据中提取重要特征，而不是使用单独的微处理器。但是，传感器内处理被证明仅限于新兴研究材料，这些材料难以融入商业系统。这就是为什么这个新发展如此重要。该团队在 Nature Electronics 上发表了他们的研究。传感器内计算Donhee Ham 是 SEAS 的 Gordon McKay 电气工程和应用物理教授，也是论文的首席作者。“我们的工作可以利用主流半导体电子行业快速将传感器内计算带到各种实际应用中，” Ham 说。该团队开发了一种硅光电池阵列，也用于商用图像传感芯片中捕获图像。但是，该团队的光电池是电静式掺杂的，这意味着单个光电池对入射光的敏感性可以通过电压调节。当一个阵列连接多个电压可调光电池时，它可以执行重要的图像处理管道的模拟乘法和加法运算。这有助于在图像被捕获时提取相关的视觉信息。Houk Jang 是 SEAS 的博士后研究员，也是论文的第一作者。“这些动态光电池可以同时过滤图像，当图像被捕获时，允许第一阶段的视觉处理从微处理器转移到传感器本身，” Jang 说。为了删除不必要的细节或噪音以适用于各种应用，硅光电池阵列被编程为不同的图像滤波器。当在自动驾驶汽车的成像系统中使用时，它需要一个高通滤波器来跟踪车道标记。Henry Hinton 是 SEAS 的研究生，也是论文的共同第一作者。“展望未来，我们预见这种基于硅的传感器内处理器不仅将用于机器视觉应用，还将用于生物启发式应用，其中早期信息处理允许传感器和计算单元的同位，如在大脑中，” Hinton 说。该团队现在将致力于增加光电池的密度并将其与硅集成电路集成。“通过用开发的可编程像素替换商用硅图像传感器中的标准不可编程像素，成像设备可以智能地剪辑不需要的数据，这可以更高效地节省能量和带宽，以满足下一代感知应用的需求，” Jang...
