盖世汽车讯 据外媒报道，美国阿尔托大学（Aalto University ）研发了一款新型仿生传感器，可以识别视频单帧中移动的物体，并可成功预测物体将移动到哪里。该款智能传感器将成为动态视觉传感器、自动检测、工业过程控制、机器人引导和自动驾驶技术等领域内一款有价值的工具。

由一组光电电阻器制成的传感器（图片来源：阿尔托大学）

目前的运动探测系统需要很多组件和复杂的算法来进行逐帧分析，因而效率低下且能耗大。阿尔托大学的研究人员受人类视觉系统的启发，研发了一种新型神经形态视觉技术，将传感、记忆和处理集中在一个设备中，可探测运动并预测运动轨迹。

该技术的核心是一组光电电阻器，这是一种对光做出反应而产生电流的电子设备。当光被关闭时，电流不会立即停止；相反，电流会逐渐减弱，意味着光电电阻器可以有效地“记住”是否其最近被暴露在光线之下。因此，由一组光电电阻器制成的传感器不仅能够像相机一下记录场景的瞬时信息，还能够记录之前瞬间的动态记忆。

该研究的负责人Hongwei Tan表示：“我们技术的独特之处在于，它能够将一系列光学图像整合至一帧图像中。每张图片的信息都作为隐藏信息嵌入到下面的图片中。换句话中，视频中最后一帧也包含所有前视频帧中的信息。因此，我们可以通过一个简单的人工神经网络只分析最后一帧来探测视频中之前的运动，最后制成一个紧凑而高效的传感单元。”

为了演示该技术，研究人员用视频一次显示一个单词的字母。因为所有单词都以字母“E”结尾，所以所有视频的最后一帧看起来都很类似。传统的视觉传感器无法判断屏幕上的“E”是否出现在“APPLE”或“GRAPE”中其他字母之后。但是光电电阻器阵列可以利用最后一帧中的隐藏信息来推断出它前面的字母，并预测出这个单词是什么，准确率接近100%。

在另一项测试中，该团队展示了一个模拟人以三种不同速度移动的传感器视频。该系统不仅能够通过分析视频单帧来识别运动，而且还能正确预测下一帧的内容。

准确预测物体运动并预测物体的位置对于自动驾驶技术和智能交通至关重要。自动驾驶汽车需要准确预测汽车、自行车、行人和其他物体将如何移动，以指导其决策。通过在光电电阻器阵列中添加机器学习系统，研究人员表明，该集成系统可以基于传感器处理充满信息的视频帧来预测物体未来的运动。

Sebastiaan van Dijken教授表示：“通过我们紧凑的传感器内存和计算解决方案，让运动识别与预测为自动机器人和人机交互提供了新机会。我们在系统中使用光电电阻器获得的视频帧信息避免了冗余信息流，实现了实时节能的决策。”