物体运动敏感性：一种受生物启发解决基于事件相机自我运动问题的方法

神经形态（基于事件）图像传感器从人类视网膜汲取灵感，创造出一种能够以极其类似其生物对应物的方式处理视觉刺激的电子器件。这些传感器处理信息的方式与传统 RGB 传感器显著不同。具体而言，基于事件的图像传感器生成的感官信息比 RGB 传感器的稀疏数个数量级。第一代神经形态图像传感器，动态视觉传感器（DVS），受限于光感受器和第一级视网膜突触的计算启发。在这项工作中，我们凸显第二代神经形态图像传感器，CMOS 图像传感器中的集成视网膜功能（IRIS）的能力，其旨在从光感受器到视网膜输出（视网膜神经节细胞）模仿完整的视网膜计算以进行针对性特征提取。本工作中选择的特征是物体运动敏感性（OMS），其在 IRIS 传感器中局部处理。我们的结果表明，OMS 能以与常规 RGB 和 DVS 方案相似的效率完成标准计算机视觉任务，但提供了极大的带宽缩减。这削减了无线和计算功率预算，并为高速、鲁棒、节能和低带宽实时决策开辟了广阔机遇。