由Phys的Ingrid Fadelli创作
（同organic）有机 基于帧间差分计算的运动检测过程说明
(1)首先，该团队开发了具有非挥发性正、负光电导性的视晶器件，并实验记录了器件的正、负响应参数；(2)利用器件参数构造m×n正负光电导矩阵
我们根据小车的运动模式设置一个合适的时间间隔∏t，并在时间间隔∏t提取两帧(t1，t1+∏t)
由于非易失性光电导存储器，前一帧m×n个像素乘以负映射矩阵并被存储
后一帧m×n个像素乘以正映射矩阵，存储的结果与前一帧相加；(3)在获得帧间和之后，定义步长激活函数来帮助区分求和的数据
最后，通过Python将分类后的像素重新排列成一个序列来构建检测到的图像
因为如果小车在运动，像素在可变帧下是不同的，并且在与正和负光电导矩阵相乘和求和之后是可区分的
信用:张等
能够自动检测和识别移动物体的设备有许多有价值的应用，例如，增强远程环境监控
大多数现有的运动检测和识别(MDR)技术都是基于互补金属氧化物半导体(CMOS)制成的图像传感器
与人类视网膜相比，这些系统通常体积庞大且效率低下，因为它们需要几个硬件组件来捕获、存储和处理图像
复旦大学和中国科学院的研究人员最近开发了一种新的二维(2D)设备，其灵感来自人类视网膜，可以检测运动、存储运动数据并进行分析
发表在《自然纳米技术》上的一篇论文中介绍了这种多功能设备，它的体积远小于现有的运动识别设备，但它可以高精度地识别运动物体
进行这项研究的研究人员之一周鹏告诉《物理》杂志说:“最初，我们设计了一种特殊的结构，显示出一种新颖的正负光存储功能。”
（同organic）有机
“在与一位专门研究人工视觉的教授交流后，我们发现了结构和视网膜网络之间的共性，并开始设计和探索像运动检测和边缘检测这样的人工视觉功能
" 周和他的同事着手开发一种设备，它可以感知光线、存储数据和执行计算，使用的硬件形状类似于人类的视网膜
他们工作的过度目标是用一种更简单、更轻便、功耗更低的设备来实现运动检测和识别
“我们创造的一体式设备，根据存储的载流子不同，有两种不同的模式，分别对应正、负光学响应，”周解释说
因此，它可以在光照下产生正/负拮抗的非挥发性输出
传感、记忆和计算的集成就像人类视网膜网络的模式一样
" 由于周和他的同事创造的设备部分类似于人的视网膜，研究小组评估了它执行视网膜的一些功能的能力，包括运动和边缘检测
值得注意的是，他们发现在视网膜启发的设备上运行的人工神经网络可以比在其他设备上运行的算法更准确地识别运动物体
“以前受视网膜启发的设备只表现出光学反应，不能有效地存储它们，从而阻碍了对运动目标的时域计算，”周说
“我们提出的一体式视网膜成像设备具有非易失性双极正负光电导性，能够实现前所未有的时间差分处理，因此可以应用于运动目标和静态图像
" 研究人员已经用他们的设计创造了一个视网膜变形装置的原型
将来，这种设备可以用于远程监控各种环境，或者可以集成在机器人中，以增强其运动检测和识别能力
“我们已经用2D材料扩展了视网膜启发设备的功能和应用，并为传感、记忆和计算的集成提供了原型演示，”周补充道
“我们现在计划使用我们创建的设备作为模型来构建硬件网络系统
在这一阶段，我们已经在努力探索2D系统的流程以及构建一个测试平台
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