据外媒报道，密歇根大学（University of Michigan）开发了新的实时3D运动追踪系统，可取代激光雷达和自动驾驶应用中的摄像头等成像系统技术。
该项技术将透明光探测器与高级神经网络相结合，有望用于自动化制造、生物医学成像和自动驾驶领域。密歇根大学电子与计算机工程副教授Zhaohui Zhong及其团队开发了透明、纳米级、高灵敏度的石墨烯光电探测器，该成像系统利用了这一探测器的优势。
电子与计算机工程专业博士生Dehui Zhang表示，“石墨烯纳米设备和机器学习算法的深入结合，可以在科技领域带来机遇。与其他几种解决方案相比，我们的系统具有计算效率高、追踪速度快、硬件紧凑和成本更低的优势。”
石墨烯光电探测器经过调节，可吸收约10%的光。由于石墨烯对光非常敏感，足以产生可通过计算成像重建的图像。这些光电探测器堆叠在一起，构成紧凑的系统，每一层都会聚焦于不同的焦平面，从而实现3D成像。
除了3D成像，该团队还处理实时运动追踪。为此，他们需要一种方法来确定被追踪物体的位置和方向。研究人员表示，典型的方法包括激光雷达系统和光场摄像头，但这两者都有明显的局限性。
根据密歇根大学表示，有人使用超材料或多个摄像头，但如果不引入深度学习算法，仅靠硬件无法达到预期效果。电气和计算机工程专业博士生Zhen Xu创建了光学装置，并与团队合作，使神经网络能够解读位置信息。
神经网络进过训练，会在整个场景中搜索特定物体，然后只专注于感兴趣的物体。项目负责人、电子与计算机工程教授Ted Norris表示，“虽然训练神经网络需要时间，但是一旦训练完成，当摄像头看到某个场景时，可在几毫秒内给出答案。”
该团队成功追踪了一束光，并使用两个4×4像素石墨烯光电探测器阵列堆栈追踪瓢虫。此外，研究人员还证明该项技术是可扩展的。他们认为，对于一些实际应用，只需4000个像素，而对于更多的应用，只需400×600像素阵列。虽然成像系统技术可与其他材料一起使用，但石墨烯的一个优点是无需人工照明，而且对环境友好。
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