9、颞下回皮质与物体识别:神经机制的深入探索

颞下回皮质与物体识别:神经机制的深入探索

1. 视觉物体识别的背景与重要性

视觉物体识别是灵长类大脑的关键功能之一。它并非简单的输入图像与存储图像的模板匹配过程,而是一个灵活的过程,能够容忍因光照、视角和物体关节运动等因素导致的图像显著变化。此外,我们的视觉系统还能基于以往对相似物体的视觉经验来处理新物体,这种泛化能力可能是灵长类视觉系统的固有属性。

颞下回前部(TE区)是腹侧视觉皮层通路的最后阶段,该通路被认为对猴子的物体视觉至关重要。这条通路始于初级视觉皮层(V1),并通过多个非初级视觉皮层区域(V1 - V2 - V4 - TEO - TE)的中继到达TE区。TE区的双侧损伤或中间阶段的完全双侧损伤导致的去传入会导致物体视觉识别或辨别能力的严重缺陷。此外,TE区还投射到视觉皮层外的多个多模态脑区,包括嗅周皮层、前额叶皮层、杏仁核和基底神经节的纹状体。

2. TE区细胞的刺激选择性

2.1 研究的难点

研究物体视觉的神经元机制的一个障碍是难以确定单个细胞的刺激选择性。自然界中的物体种类繁多,我们不清楚大脑如何将这种多样性划分为其组成特征。

2.2 早期研究与方法

C.G. Gross及其同事最早开始对TE区进行单细胞记录。他们发现TE区的细胞具有大的感受野,大多数包含中央凹,并且一些细胞对具有许多突起的刷子状形状或手的轮廓有特异性反应。他们使用了两种不同的方法来扩展对刺激选择性的研究:建设性方法和还原性方法。

建设性方法使用傅里叶描述符,但该方法不太有前景,因为TE细胞对复合轮廓的反应远非对基本成分轮廓反应的线性组合。还原性方法则是先在单个细胞的感受野内呈现各种物体

内容概要:本文围绕新一代传感器产品在汽车电子电气架构中的关键作用展开分析,重点探讨了智能汽车向高阶智能化演进背景下,传统传感器无法满足感知需求的问题。文章系统阐述了自动驾驶、智能座舱、电动化网联化三大趋势对传感器技术提出的更高要求,并深入剖析了激光雷达、4D毫米波雷达和3D-ToF摄像头三类核心新型传感器的技术原理、性能优势现存短板。激光雷达凭借高精度三维点云成为高阶智驾的“眼睛”,4D毫米波雷达通过增加高度维度提升环境感知能力,3D-ToF摄像头则在智能座舱中实现人体姿态识别交互功能。文章还指出传感器正从单一数据采集向智能决策升级,强调车规级可靠性、多模态融合成本控制是未来发展方向。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶、传感器研发等相关领域的工程师和技术管理人员,具备一定专业背景的研发人员;; 使用场景及目标:①理解新一代传感器在智能汽车系统中的定位技术差异;②掌握激光雷达、4D毫米波雷达、3D-ToF摄像头的核心参数、应用场景及选型依据;③为智能驾驶感知层设计、多传感器融合方案提供理论支持技术参考; 阅读建议:建议结合实际项目需求对比各类传感器性能指标,关注其在复杂工况下的鲁棒性表现,并重视传感器整车系统的集成适配问题,同时跟踪芯片化、固态化等技术演进趋势。
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