马里兰大学工程师打造仿生眼相机增强机器视觉

马里兰大学，马里兰州帕克学院

新型AMI-EV相机系统示意图。（图片来源：UMIACS计算机视觉实验室）

微跳视原理仿生相机

马里兰大学计算机科学家团队发明相机机制，改善机器人看和反应周围世界方式. 受人眼工作方式启发，其创新相机系统模仿眼睛为保持清晰稳定视觉而进行微小非自主运动. 团队原型测试详情——称作人工微跳增强事件相机（AMI-EV）——2024年5月发表于《Science Robotics》期刊.

"事件相机是相对新技术，追踪移动物体优于传统相机，但今事件相机在大量运动时难捕捉清晰无模糊图像."——Botao He，马里兰大学计算机科学博士生、论文第一作者

"这是大问题，因机器人和自动驾驶车等许多技术依赖准确及时图像正确反应变化环境. 我们自问：人和动物如何确保视觉保持聚焦移动物体？"

He团队答案是微跳视——人尝试聚焦视野时非自主发生的微小快速眼动. 通过这些微小持续运动，人眼能长时间保持对物体及其视觉纹理（如颜色、深度、阴影）准确聚焦.

"我们觉得正如眼睛需微小运动保持聚焦，相机可用类似原理捕捉清晰准确图像无运动模糊."——He

团队成功在AMI-EV内插入旋转棱镜重定向透镜捕获光束，复现微跳视. 棱镜连续旋转运动模拟人眼自然发生运动，使相机稳定记录物体纹理如人眼所做. 团队开发软件补偿AMI-EV内棱镜运动，从移动光整合稳定图像.

合著者Yiannis Aloimonos，马里兰大学计算机科学教授，视团队发明为机器人视觉领域大步前进.

"眼睛拍摄周围世界图片送大脑分析. 感知通过此过程发生，这就是我们理解世界方式. 做机器人时，用相机替代眼睛、计算机替代大脑. 更好相机意味机器人更好感知反应."——Aloimonos，马里兰大学高等计算机研究所（UMIACS）计算机视觉实验室主任

研究者相信创新在依赖精准图像捕获形状检测行业有重大意义. 科学家持续寻找改进相机方法，AMI-EV可能成许多问题关键解决方案.

"凭借独特特性，事件传感器和AMI-EV有望在智能穿戴领域占中心舞台. 相较传统相机有显著优势：极端光照条件下卓越性能、低延迟、低功耗. 这些特性理想适配虚拟现实应用，如需无缝体验和头部身体运动快速计算."——Cornelia Fermüller，论文资深作者、研究科学家

早期测试中，AMI-EV准确捕捉显示多种情境运动，含人脉搏检测和快速移动形状识别. 研究者还发现AMI-EV能捕捉每秒数万帧运动，超越大多数典型商用相机平均30-1000帧/秒. 这种更平滑真实运动描绘可能在创建更沉浸增强现实体验、更好安防监控、改善天文学家空间成像等方面关键.

"新相机系统解决许多具体问题，如帮自动驾驶车分辨路上什么是人什么不是."——Aloimonos. "结果有许多公众已交互应用，如自动驾驶系统甚至智能手机相机. 相信新相机系统为更先进能干系统铺路."

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