韩国团队研发类脑视觉传感器，自动驾驶识别精度提升至86.7%

据techxplore网6月5日报道，韩国蔚山科技大学、韩国科学技术研究院（KIST）和首尔国立大学的研究团队联合开发了一种新型视觉传感器，其灵感来源于人脑的神经传递机制，能够高效提取不同光照条件下的物体轮廓。这一技术有望显著提升自动驾驶汽车、无人机和机器人系统的感知能力，使其在复杂环境中实现更快速、更准确的识别。

该传感器模拟了人脑突触中的多巴胺-谷氨酸信号通路，通过调节电流响应来选择性提取高对比度的视觉特征，如物体轮廓，同时过滤掉无关细节。实验结果显示，该传感器可减少约91.8%的数据传输量，同时将物体识别准确率提高至约86.7%。

研究团队表示，该传感器集成了一个光电晶体管，其电流响应随栅极电压变化，能够动态适应不同照明条件，即使在弱光环境下也能确保清晰的轮廓检测。此外，传感器的输出电流会响应物体与背景之间的亮度差异，放大高对比度边缘并抑制均匀区域。这种仿生设计为下一代人工智能视觉系统提供了坚实的基础，尤其在自动驾驶、工业机器人和物联网等领域具有广阔的应用前景。

该成果发表在近期的《科学进展》刊物上。

（编译：天容）

链接：
https://techxplore.com/news/2025-06-brain-vision-sensor-outline-varying.html