《電子技術(shù)應(yīng)用》
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神經(jīng)處理器實現(xiàn)具學(xué)習(xí)功能的視覺系統(tǒng)

2016-03-08

  澳洲業(yè)者BrainChip宣布采用其棘波神經(jīng)處理器(spiking neural processor)技術(shù),開發(fā)了自主性視覺特征提取(Autonomous Visual Feature Extraction,AVFE)系統(tǒng)。

  BrainChip的神經(jīng)網(wǎng)路處理器被稱為SNAP,采用訊號棘波來傳輸資料,以及一種叫做棘波時機(jī)相關(guān)可塑性(Spike Time Dependent Plasticity,STDP)的學(xué)習(xí)方法。AVFE是一項突破,證明能從視覺資料流進(jìn)行無人監(jiān)督的學(xué)習(xí),可應(yīng)用于諸如自動駕駛車輛與無人機(jī)的防碰撞功能。

  根據(jù)BrainChip所提供的資料,SNAP上的AVFE每秒能處理100萬個視覺事件,而且能在幾秒鐘學(xué)習(xí)并辨別資料流中的圖形;SNAP/AVFE是以該公司向瑞士開發(fā)商Inilabs采購的Davis 動態(tài)視覺感測器(Dynamic Vision Sensor),做為串流數(shù)位視訊資料的來源。

  Davis 動態(tài)視覺感測器是一種人工視網(wǎng)膜,擁有與SNAP相同的位置事件表現(xiàn)(Address Event Representation,AER)介面;并非將視訊訊框輸出,每個畫素只要在對比(contrast)變化時就會輸出一個或更多棘波。

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  AVFE 系統(tǒng)架構(gòu)

  執(zhí)行于SNAP上并連結(jié)至一個恰當(dāng)視訊來源的AVFE潛在應(yīng)用,包括車輛以及無人機(jī)內(nèi)的防碰撞系統(tǒng)、異常狀況檢測、保全與醫(yī)療成像等等。

  該系統(tǒng)最初對于輸入資料流內(nèi)容并無所知,會藉由重復(fù)性與強(qiáng)度自主學(xué)習(xí),并開始找到影像串流內(nèi)的圖形;影像串流可以是由視覺影像感測器(如Davis人工視網(wǎng)膜)所產(chǎn)生,或是經(jīng)過恰當(dāng)設(shè)計的雷達(dá)或超音波來源設(shè)備。

  AVFE已經(jīng)在美國加州帕沙迪那(Pasadena)的高速公路上進(jìn)行過測試,持續(xù)運作了78.5秒,SNAP棘波神經(jīng)網(wǎng)路學(xué)習(xí)辨別車輛并開始即時計算其數(shù)量。

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  以Inilabs的Davis視網(wǎng)膜晶片擷取的視覺影像,顯示在高速公路上移動的車流 

  BrainChip執(zhí)行長、SNAP神經(jīng)處理器的發(fā)明人Peter van der Made表示:“我們對于此大幅度進(jìn)展感到非常興奮,展現(xiàn)了BrainChips的神經(jīng)處理器SNAP能在無人類監(jiān)督的情況下,從視覺饋入擷取資訊并學(xué)習(xí)。”


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