基于InAlZnO光电子神经形态阵列的仿生视觉感知系统，用于静态图像处理和动态轨迹感知

《Science China-Materials》：Biomimetic visual perception system based on InAlZnO optoelectronic neuromorphic array for static image processing and dynamic trajectory perception

　　

摘要

视觉是人类感知环境的重要手段，80%的信息来自视觉感知。开发出接近或超越人类视觉水平的视觉系统在推动自动驾驶、智能安全等领域的发展中发挥着不可或缺的作用。集成传感和存储功能的光电神经形态器件在模拟人类视觉方面具有巨大潜力。本研究基于一个16 × 16的InAlZnO光电神经形态阵列构建了一个仿生视觉系统，该阵列具有氧空位梯度。在多因素调节（氧空位浓度差异、银离子、异质结界面）的作用下，该器件实现了电导/光导的可调性。通过与外部电路和场可编程门阵列的集成，该系统成功模拟了人类视觉能力：图像记忆、去噪、注意力机制以及运动状态感知（方向、速度、颜色）。基于视觉注意力的图像数字识别准确率达到97.15%，运动状态识别准确率达到100%。该系统将促进仿生视觉的发展和应用，为开发出超越人眼性能的神经形态视觉系统铺平道路。

此图像的替代文本可能是由AI生成的。

视觉是人类感知环境的重要手段，80%的信息来自视觉感知。开发出接近或超越人类视觉水平的视觉系统在推动自动驾驶、智能安全等领域的发展中发挥着不可或缺的作用。集成传感和存储功能的光电神经形态器件在模拟人类视觉方面具有巨大潜力。本研究基于一个16 × 16的InAlZnO光电神经形态阵列构建了一个仿生视觉系统，该阵列具有氧空位梯度。在多因素调节（氧空位浓度差异、银离子、异质结界面）的作用下，该器件实现了电导/光导的可调性。通过与外部电路和场可编程门阵列的集成，该系统成功模拟了人类视觉能力：图像记忆、去噪、注意力机制以及运动状态感知（方向、速度、颜色）。基于视觉注意力的图像数字识别准确率达到97.15%，运动状态识别准确率达到100%。该系统将促进仿生视觉的发展和应用，为开发出超越人眼性能的神经形态视觉系统铺平道路。

此图像的替代文本可能是由AI生成的。