from NatureAsia
本日、Natureに掲載される2つの論文では、画像処理の改善方法が紹介される。画像センサーは自動運転車などに重要であり、高い視覚品質と速い動き検出能力が求められる。しかし、これらの機能を両立させるのは難しい。
Luping Shiらは、人間の視覚系を模倣したセンシングチップを開発し、高速で粗い情報を処理する能力と、低速で正確な情報を処理する能力を組み合わせた。このチップは、自動車の画像処理に成功し、様々なシナリオで検証された。
一方、Daniel GehrigとDavide Scaramuzzaは、フルカラーカメラとイベントカメラを組み合わせることで、物体検出の効率を向上させ、遅延を減らす方法を提案した。これにより、自動運転車などでの画像処理が高速かつ効率的に行われ、より安全で確実な運転が実現される可能性がある。
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