Chronocam, jetzt bekannt als Prophesee, hat die Entwicklung fortschrittlicher neuromorpher Vision-Systeme vorangetrieben, die das menschliche Auge und Gehirn nachahmen, um die Fähigkeiten der maschinellen Vision zu verbessern. Ihre innovative ereignisbasierte Visionstechnologie erfasst dynamische Veränderungen in einer Szene und ermöglicht es Maschinen, visuelle Informationen mit beispielloser Geschwindigkeit und Effizienz wahrzunehmen und zu verarbeiten.
Hauptmerkmale und Funktionalität:
- Ereignisbasierte Vision-Sensoren: Die Sensoren von Prophesee arbeiten asynchron, wobei jedes Pixel unabhängig aktiviert wird, sobald eine Veränderung erkannt wird, was zu erheblichen Reduzierungen des Stromverbrauchs und der Datenverarbeitungsanforderungen führt.
- Hoher Dynamikbereich: Die Sensoren erreichen einen Dynamikbereich von über 120 dB, was es ihnen ermöglicht, auch unter schwierigen Lichtverhältnissen effektiv zu funktionieren.
- Ultra-schnelle Reaktion: In der Lage, Ereignisse mit zeitlichen Präzisionen von über 10.000 Bildern pro Sekunde zu erfassen, was die Erkennung schneller und flüchtiger Szenendynamiken erleichtert.
- Energieeffizienz: Mit einem Betrieb von weniger als 10 mW ist die Technologie gut geeignet für energiebegrenzte Anwendungen, einschließlich tragbarer Geräte und IoT-Lösungen.
Primärer Wert und Benutzerlösungen:
Die ereignisbasierte Visionstechnologie von Prophesee adressiert kritische Herausforderungen in der maschinellen Vision, indem sie schnellere Datenverarbeitung, höheren Dynamikbereich und erhöhte Energieeffizienz im Vergleich zu traditionellen framebasierten Systemen bietet. Dieser Fortschritt verbessert die Sicherheit, Produktivität und Benutzererfahrungen in verschiedenen Sektoren, einschließlich autonomer Fahrzeuge, industrieller Automatisierung, IoT und AR/VR-Anwendungen. Durch die Nachahmung des menschlichen visuellen Systems ermöglicht Prophesee Maschinen, intelligenter und autonomer zu reagieren, und eröffnet neue Möglichkeiten für Innovation und Effizienz in der maschinellen Vision.