Illustration de la procédure de détection de mouvement basée sur le calcul différentiel inter-trame. (1) Tout d'abord, l'équipe a développé les dispositifs rétinomorphes avec une photoconductivité positive et négative non volatile et enregistre expérimentalement les paramètres de réponse positifs et négatifs des dispositifs ; (2) les paramètres du dispositif sont utilisés pour construire mxn matrices de photoconductivité positive et négative. Et nous fixons un intervalle de temps approprié ∆t basé sur le modèle de mouvement des chariots et extrayons les deux trames (t1, t1+∆t) à l'intervalle ∆t. La trame précédente mxn pixels est multipliée par la matrice de mappage négative et stockée, grâce à la mémoire de photoconductivité non volatile. Cette dernière trame mxn pixels est multipliée par la matrice de mappage positive et le résultat mémorisé est sommé avec la trame précédente; (3) après l'obtention de la somme inter-trame, une fonction d'activation d'étape est définie pour aider à différencier les données sommées. Finalement, les pixels classés ont été réarrangés dans une séquence pour construire l'image détectée par Python. Étant donné que les pixels sont différents sous des cadres variables si le chariot est en mouvement, il est possible de le distinguer après multiplication et sommation avec les matrices de photoconductivité positive et négative. Crédit :Zhang et al.
Les appareils capables de détecter et de reconnaître automatiquement les objets en mouvement ont de nombreuses applications utiles, par exemple, l'amélioration de la surveillance environnementale à distance. La plupart des technologies de détection et de reconnaissance de mouvement (MDR) existantes sont basées sur des capteurs d'image constitués de semi-conducteurs à oxyde métallique complémentaire (CMOS). Comparés à la rétine humaine, ces systèmes sont souvent encombrants et inefficaces, car ils nécessitent plusieurs composants matériels pour capturer, stocker et traiter les images.
Des chercheurs de l'Université de Fudan et de l'Académie chinoise des sciences ont récemment développé un nouvel appareil bidimensionnel (2D) inspiré de la rétine humaine qui peut détecter les mouvements, stocker des données de mouvement et les analyser. Cet appareil tout-en-un, présenté dans un article publié dans Nature Nanotechnology , est beaucoup moins encombrant que les appareils de reconnaissance de mouvement existants, mais il peut reconnaître les objets en mouvement avec une grande précision.
"Au départ, nous avons conçu la structure spécifique qui affichait une nouvelle fonction de stockage de photos positives et négatives", a déclaré Peng Zhou, l'un des chercheurs qui a mené l'étude, à Phys.org. "Après avoir communiqué avec un professeur spécialisé en vision artificielle, nous avons découvert les points communs entre la structure et le réseau rétinien et avons commencé la conception et l'exploration de la fonction de vision artificielle comme la détection de mouvement et la détection de bord."
Zhou et ses collègues ont entrepris de développer un appareil capable de détecter la lumière, de stocker des données et d'effectuer des calculs, en utilisant du matériel en forme de rétine humaine. L'objectif primordial de leur travail était de réaliser la détection et la reconnaissance de mouvement avec un appareil plus simple et plus léger qui consomme moins d'énergie.
"L'appareil tout-en-un que nous avons créé a deux modes différents basés sur les différents supports stockés, qui correspondent respectivement à une réponse optique positive et négative", a expliqué Zhou. "Par conséquent, il peut produire une sortie non volatile antagoniste positive/négative sous illumination. L'intégration de la détection, de la mémoire et de l'informatique est similaire au mode du réseau rétinien humain."
Comme l'appareil créé par Zhou et ses collègues ressemble en partie à la rétine humaine, l'équipe a évalué sa capacité à exécuter certaines des fonctions de la rétine, y compris la détection de mouvement et de contour. Remarquablement, ils ont découvert qu'un réseau de neurones artificiels exécuté sur l'appareil inspiré de la rétine pouvait reconnaître les objets en mouvement avec une précision nettement supérieure à celle des algorithmes exécutés sur d'autres appareils.
"Les appareils précédents inspirés de la rétine ne présentaient que des réponses optiques et ne pouvaient pas les stocker efficacement, empêchant ainsi les calculs dans le domaine temporel pour les cibles mobiles", a déclaré Zhou. "Les dispositifs rétinomorphes tout-en-un que nous avons proposés ont une photoconductivité positive et négative bipolaire non volatile, qui permet un traitement différentiel temporel sans précédent et peut donc être appliqué à la fois aux cibles mobiles et aux images statiques."
Les chercheurs ont déjà utilisé leur conception pour créer un prototype du dispositif rétinomorphe. À l'avenir, cet appareil pourrait être utilisé pour surveiller à distance une variété d'environnements ou pourrait être intégré dans des robots pour améliorer leurs capacités de détection et de reconnaissance de mouvement.
« Nous avons étendu les fonctionnalités et les applications des appareils inspirés de la rétine avec des matériaux 2D et fourni des démonstrations de prototypes pour l'intégration de la détection, de la mémoire et de l'informatique », a ajouté Zhou. "We now plan to use the device we created as a model to build a hardware network system. At this stage, we are already working on exploring 2D system processes as well as constructing a test platform."
© 2021 Réseau Science X Development of an artificial vision device capable of mimicking human optical illusions
