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      監控屏蔽器動態圖像處理方式

          該芯片的連續計算保證了低于5ms的超低延遲,與實時攝像頭干擾器視覺處理市場上可用的傳統深度學習解決方案相比,大約提高了10倍。與傳統的圖像處理系統不同,傳統的圖像處理系統即使目標對象在攝像機前沒有變化,也會逐幀處理視頻數據,而DynapCNN提供的是始終在線的視覺處理,由于它是事件驅動的,因此,如果目標對象沒有變化,實時視覺處理的監控屏蔽器功耗可以降低到幾乎為零。
       
          寧博士稱,通過應用稀疏計算來處理攝像頭屏蔽器目標物體的運動,芯片的功耗進一步降低。顯然,這種神經形態的CNN處理器提供了前所未有的超低功耗和低延遲性能。這是它的兩大賣點。DynapCNN:應用程序DynapCNN應該有廣泛的應用,特別是考慮到移動終端和物聯網(IoT)對低功耗實時智能處理的需求日益增長。該芯片具有很高的靈活性和可重構性,可以實現一系列的人工智能模型,主要是由于其事件觸發的操作機制使其能夠實現亞兆瓦級的監控干擾器功率。

          這種新一代處理器集成了一個攝像頭干擾器接口電路,可以連接到大多數動態攝像機,用于動態圖像處理中的手勢識別、高速運動目標跟蹤、人臉識別、行為識別和分類。
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