受猫眼启发的新型计算机视觉系统可以使机器人比以往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，但它们仍然难以在所有环境和条件下保持良好的视力。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摄像头。
现在，科学家们设计了一种新的视觉系统，该系统使用模仿猫科动物眼睛结构的先进镜头和传感器，从而增强了物体检测和识别能力。他们在 9 月 18 日发表在期刊上的一项研究中概述了他们的计算机视觉系统科学进步。
他们选择了一个寻找灵感，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，猫的瞳孔呈垂直狭缝状，可以过滤光线并减少眩光，帮助猫集中注意力。然后，瞳孔会在夜间变宽，让更多的光线进入——称为绒毡层的反射层通过将可见光反射回视网膜并增加感光器可用的光线来增强视力。
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条件下挑出关键物体，然后使用像猫眼睛一样的反射层来提高低光照条件下的可见度。
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“机器人相机通常很难在繁忙或伪装的背景中发现物体，特别是当照明条件发生变化时。我们的设计通过让机器人模糊不必要的细节并专注于重要物体来解决这个问题，”研究的主要作者宋煐岷韩国光州科学技术学院（GIST）电子工程教授在一份报告中表示陈述。
宋补充说，由于计算机视觉系统依赖于专门的镜头而不是大量的计算机处理，因此它更加节能。
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，同时保持对目标物体的关注。他们还使用神经网络（旨在以类似于人脑的方式处理信息的机器学习算法的集合）来帮助系统更好地感知重要物体。
他们补充说，为了将该系统部署在实际和商业环境中，他们需要提高视场的像素分辨率。但科学家们表示，它在未来可以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，该技术可以足够熟练，让机器人在难以看到的不断变化的环境中检测、跟踪和识别目标。
