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摘要:
传统的数字图像处理系统包括图像传感器与图像处理单元,二者在物理空间上分离,图像信息在其间的传输造成了延时与能耗.此外,数字图像传感器基于"帧"的工作原理,可能丢失一些重要信息,或者造成数据冗余.人类视觉系统提供了一种高效并行的信息处理方式.神经形态视觉传感器能够模拟人类视网膜的功能,同时具备感知光信号、存储信号和进行信息预处理的功能.这类感存算一体化的神经形态视觉传感器简化了人工视觉系统的电路复杂性,提升了信息处理效率,节省了系统功耗.文章总结了传统的数字图像传感器存在的问题,介绍了几种重要的人工神经网络,讨论了新型神经形态视觉传感器的研究进展和存在的问题.
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文献信息
篇名 具有感存算一体化的新型神经形态视觉传感器
来源期刊 物理 学科
关键词 图像传感器 神经形态视觉传感器 人工神经网络 感存算一体化
年,卷(期) 2021,(6) 所属期刊栏目 前沿进展
研究方向 页码范围 378-384
页数 7页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.7693/wl20210603
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研究主题发展历程
节点文献
图像传感器
神经形态视觉传感器
人工神经网络
感存算一体化
研究起点
研究来源
研究分支
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相关学者/机构
期刊影响力
物理
月刊
0379-4148
11-1957/O4
大16开
北京603信箱
2-805
1951
chi
出版文献量(篇)
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