据美国国防部网站年6月16日发布的消息，位于弗吉尼亚州阿灵顿市的美国国防部国防高级研究计划局（DARPA）在年6月16日宣布，DARPA授予雷神公司子公司一份总金额.万美元的成本加定酬类完工合同（HR-21-C-）。获得该合同雷神公司子公司位于加利福尼亚州埃尔塞贡多市。据报道称，成本加定酬类完工合同将用于开展“基于事件的神经形态快速相机和电子设备”（FastEvent-basedNeuromorphicCameraandElectronics，FENCE）计划中的一个研究项目。
年，美国*事研究人员向美国工业界征集开发一种新型相机和数字信号处理技术，使智能光电传感器能够用于战术*事应用。年10月2日，DARPA就“基于事件的神经形态快速相机和电子设备”（FastEvent-basedNeuromorphicCameraandElectronics，FENCE）项目发布了一份广泛机构公告（HR21S）。
DARPA的FENCE项目致力于开发和验证一种低延迟、低功耗、基于事件的相机以及新型数字信号处理和机器学习算法，该算法使用组合的时空信息，使智能传感器能够用于战术*事应用。
“基于事件的神经形态快速相机和电子设备”计划旨在开发和演示一种低延迟、低功耗、基于事件的相机和一类新的信号处理和学习算法，该算法使用组合的空间和时间（时空）信息来支撑智能传感器用于国防部的战术应用。
神经形态描述了模仿大脑操作的硅电路，它具有低延迟、稀疏输出和极高的能源效率。神经形态相机提供稀疏输出，并且仅对场景中的变化做出响应，并为稀疏场景中的小型相机提供了低延迟和低功耗。
基于事件的成像传感器以异步方式工作，并且仅根据发生变化的像素传输数据，因此，在稀疏场景中，它们产生的数据比传统焦平面阵列（FPA）少倍。这将使延迟与功耗都降低倍。
尽管现有的基于事件的相机有其固有的优点，但由于*事图像杂乱无章、动态多变，它们与*事应用程序不兼容。FENCE项目寻求开发一种具有嵌入式处理功能的集成的基于事件的红外焦平面阵列，以应对这些挑战。
FENCE项目的重点是开发能够实现极低延迟和低功耗操作的异步读出集成电路（ROIC），以及一种具有像素内处理功能的基于事件的新型低延迟红外传感器。
该项目还将开发一个与ROIC集成的低功耗处理层，以识别相关的时空信号。ROIC和处理层将共同构建一个集成的FENCE传感器，该传感器能够在低于1.5瓦的功率下工作。
FENCE项目将持续四年。承包商必须拥有附带机密许可证明的人员，并有权使用经认可的设施并进行安全通信以支持保密开发。DARPA曾计划将合同授予几家公司，非机密摘要提交截止日期为年11月1日，完整提案的提交截止日期年12月16日。
乙方将在加利福尼亚州戈莱塔（53%）、马萨诸塞州剑桥（17%）、加利福尼亚州埃尔塞贡多（15%）、得克萨斯州麦金尼(10%)、亚利桑那州坦佩(3%)、纽约州纽约市（1%）和马萨诸塞州图克斯伯里(1%)履行合同规定的工作，预计到年5月完成。
在授出合同时，DARPA正从财年研究、发展、试验与鉴定经费中拨付.万美元。该合同授予是一项竞争性采办的结果，DARPA先前发布了跨部局通告（HR-21-S-），并收到了9份响应提案。
其中，DARPA的研究人员对以下事件驱动相机的提议不感兴趣：非低温冷却相机或截止波长小于3微米的相机；使用未部署在*事系统中的低技术成熟度（TRL）探测器材料的相机；或是采用了现有的神经形态成像仪但未使用事件驱动的异步方法的相机。
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