NeuroHSMD：神经形态混合脉冲运动检测器
神经与进化计算
2023-02-16 v5 计算机视觉与模式识别
图像与视频处理
摘要
脊椎动物视网膜在处理检测运动物体等简单视觉任务时极为高效，但对现代计算机而言却是复杂的挑战。在脊椎动物中，物体运动检测由名为物体运动敏感神经节细胞(OMS-GC)的特化视网膜细胞执行。OMS-GC处理连续视觉信号并生成由视觉皮层后处理的脉冲模式。我们之前的混合敏感运动检测器(HSMD)算法是首个利用定制的3层脉冲神经网络(SNN)增强背景减除(BS)算法以生成类OMS-GC脉冲响应的混合算法。在这项工作中，我们提出了一种神经形态混合敏感运动检测器(NeuroHSMD)算法，利用现场可编程门阵列(FPGAs)加速我们的HSMD算法。使用相同的2012变化检测(CDnet2012)和2014变化检测(CDnet2014)基准数据集，将NeuroHSMD与HSMD算法进行比较。在CDnet2012和CDnet2014数据集上测试时，NeuroHSMD分别以28.06帧每秒(fps)和28.71帧每秒(fps)的速度在720x480分辨率下执行物体运动检测，且质量无下降。此外，本文提出的NeuroHSMD完全在开放计算语言(OpenCL)中实现，因此可轻易复现于其他设备，如图形处理单元(GPUs)和中央处理单元(CPUs)集群。
引用
@article{arxiv.2112.06102,
title = {NeuroHSMD: Neuromorphic Hybrid Spiking Motion Detector},
author = {Pedro Machado and Joao Filipe Ferreira and Andreas Oikonomou and T. M. McGinnity},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.06102},
year = {2023}
}