受生物启发的人工视觉研究催生了创新的机器人视觉系统，该系统具有低光学像差、宽视场和紧凑的外形。然而，在复杂背景和不同照明条件下进行对象检测和识别的挑战仍然存在。
受猫科动物眼睛的启发，猫眼具有垂直拉长的瞳孔和绒毡层，韩国光州科学技术大学 Young Min Song，联合韩国基础科学研究所Dae-Hyeong Kim，和釜山国立大学Gil Ju Lee课题组引入了一种人工视觉系统，该系统旨在在单眼框架中实现卓越的物体检测和识别。该系统使用狭缝状椭圆孔径和半球形硅光电二极管阵列下方的图案金属反射器，减少过多的光线并增强光敏性。这种设计在强光下可实现清晰的对焦，并在昏暗的条件下提高灵敏度。理论和实验分析表明，该系统能够过滤冗余信息并在不同照明下检测伪装物体，这代表了单目相机技术的重大进步和仿生学在光学创新中的潜力。
图1：猫科动物眼睛的结构和功能特征。
图2：对猫眼启发视觉系统特性的光学模拟。
图3：硅光电二极管器件的结构和光学特性。
图4：猫眼启发视觉系统的成像演示。
图5：在嘈杂背景下使用受猫眼启发的视觉系统进行物体识别。
作者开发了一种受 Feline 启发的视觉系统，该系统经过优化，能够以最少的能量消耗有效地检测和捕获复杂背景下的目标物体。这是通过集成两个光学功能来实现的：定制孔径和背面反射器。然后将单个透镜、人工孔径和 HPA-AgR 集成到外壳中，以构建人工视觉模块。此集成模块具有 VP，可有效地模糊背景对象，同时保持对目标对象的聚焦。VP 的有效性通过 CNN 识别模型进一步证实，与配备小型 CP 的系统相比，该模型展示了增强的识别能力和准确性。
【参考文献】
https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adp2809#abstract
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