WIKI资讯
WIKI资讯
本文介绍一个依靠忆阻器执行像素级自适应背景提取算法的成像传感器架构。内置光频转换器(L2F)的像素是图像处理的核心组件，其输出的与光强成正比的数字脉冲被施加到忆阻器后，忆阻器电阻将会发生相应变化。另外两个忆阻器用于保存动态边界，边界外的光生信号行为被认为是异常，即意外快速变化。与全CMOS成像传感器相比，基于忆阻器的解决方案可取得更小的像素间距和非易失性存储功能，让设计人员能够使用可编程时间常数建立图像背景模型。 1.前言 过去的几十年，业界围绕CMOS架构视觉传感器理论进行了大量广泛的研究和探讨，旨在于在成像早期阶段处理图像，从场景中提取最重要的特征，如果换作其它方式达到同样目的，例如，使用普通计算技术，则需要为此花费昂贵的成本。在这个方面，运动侦测是最重要的图像特征之一，是多个复杂视觉任务的基础。本文重点介绍时间对比概念，这个概念在很多应用中特别重要，包括交通监控、人体运动拍照和视频监视。这些应用要求图像侦测......阅读全文
利用参考文献取得与上面等式相关的参数，使用Verilog-A语言开发一个忆阻器行为模型，通过电路仿真，使用下列参数验证该模型：RON = 200Ω, ROFF =200KΩ, u2= 10-10cm2S-1V-1, D = 10nm。只要系统在M? (RON , ROFF
III. 工作原理 在讨论传感器架构之前，需要描述一下像素级自适应背景提取算法。我们考虑成像传感器的一个像素给一个特定场景点编码的情况。该像素以帧速率fps采集光强，并将其转换成电压VS(nT)，其中T = 1/fps是像素传感器采样时间，整数n 表示帧个数。在传感器工作过程中
因此，当Vmax试图快速触达VS过程中，Vmin也在做同样的事情，只不过速度较慢。这里，灰色区域快速变大。在若干个帧后，两个阈压限制VS，吸收全部信号变化，这样不会再产生任何热像素。从此，灰色区域恢复窄状和最大像素敏感度。 图6：利用内部三个忆阻器执行动态背景提取的像素示意图 IV.
A. 曝光时间 在曝光时间(Ti)内, L2F转换器生成一串振幅I1、脉宽△T且频率与光强成正比的电流脉冲，送入MS，如图7所示。下面的等式通过状态变量w(t)描述了MS的状态： 其中，RON是低电阻，D是忆阻器长度，uv是 掺杂迁移率，n是L2F在曝光时间内生成的脉冲数量，在施加n个脉冲后，
A. 直接从热像素状态转到冷像素状态 像素状态S2和S3通常直接转到正常像素条件。从图10b不难看出，在S2状态中，Mmax和Mmin尝试以不同的时间常量接近Ms，在这个过程中，Mmax升高速度比快Mmin很多，直到像素恢复到正常工作条件为止。如图10c所示，当像素在S3状态时出现反转
当前，人类社会正由信息化向智能化发展。智能化社会的构建需要信息技术系统能够对外界环境信息进行实时获取、高效处理并及时做出决策。发展“感存算一体化”的低功耗智能信息处理系统是其重要趋势。脉冲神经网络作为下一代神经形态计算技术，是构建高能效存算一体数据处理中心的理想选择。为实现脉冲机制的感存算一体智
当前，人类社会正由信息化向智能化发展。智能化社会的构建需要信息技术系统能够对外界环境信息进行实时获取、高效处理并及时做出决策。发展“感存算一体化”的低功耗智能信息处理系统是其重要趋势。脉冲神经网络作为下一代神经形态计算技术，是构建高能效存算一体数据处理中心的理想选择。为实现脉冲机制的感存算一体智
人工智能技术的发展为人机交互、仿生感知系统及智能机器人等领域带来革命性变化，同时也对复杂数据的处理和人机交互界面提出新要求。不同于目前基于软件系统和冯·诺依曼构架计算体系实现的神经网络，人脑运算方式具有高效率和低功耗的特点。因此，通过人工突触器件的制备，在硬件层面上模拟人脑的神经拟态器件，对构建
关于2016年装备预研教育部联合基金一般基金和青年人才基金项目评审结果公示的函 有关高等学校： 2016年装备预研教育部联合基金一般基金和青年人才基金项目委托教育部科技发展中心进行评审，目前，评审工作已完毕。根据《装备预研教育部联合基金管理实施细则（试行）》要求，现将评审结果在教育部科技司官
“香江学者计划”学术委员会日前召开终评会议，2012年度”香江学者计划”(以下简称”计划”)共有64位内地优秀博士(名单见附件)获得资助，将赴港与香港高等院校的导师开展为期两年的合作研究。 ”计划”在2011年首次资助44位内地优秀博士，已于今年3月