俄罗斯专家新开发的计算机视野技术，通过模拟人类大脑海马回，见图1，区分和保存众多纷乱外部信号中的最重要部分，就象计算机的只读存储器一样，起到短时记忆存储器的作用。众所周知，人类大脑海马回确定记忆信息的重要程度并决定保存或者放弃。

图1 海马回

　　计算机视野系统汇总几秒前保存的当前道路状况的所有信息，但不会存贮从各个摄像头收集到的所有信息，而是只存贮最重要的、与道路状况和安全息息相关的一些信息。
这样一来，就不必保存全部信息，而是提取其中的5%～10％加以保存，不需要大幅提高计算装置的容量。所以，可以不使用广角摄像头，而使用窄角摄像头。

　　这项计算机视野新技术的关键，在于对图像最边缘对象的认知。就如图像所表示的那样，在这些情况下，最易出现对象认知错误，见图2。新的方案，是采用不同颜色进行模拟、区分、补充和完善（ABCD、A＇B＇C＇D＇）。

图2 计算机视野新技术的关键

　　当对象进入ABCD图像边缘（进入摄像头视野），有时（当进入ABCD长方形区域的是周边车辆的一部分时），对其识别非常困难。建立人工智能、补充存储的数据，该问题就迎刃而解了。较早进入摄像头视野的图像A＇B＇C＇D＇，含有足以辨识的对象（周围车辆）的信息，见图3。

图3 计算机视野新技术的补充成像

　　开发人员认为，这种新的计算机视野系统能够辨识周边车辆，如果在特斯拉无人驾驶汽车上使用这样的系统，那么2016年5月它就不会发生碰撞事故。“通过程序模拟广角摄像，可以使驾驶员看见车轮、悬架以及其它车辆零部件，从而识别车辆，并在危急情况下，为采取正确措施赢得宝贵时间。”

　　换言之，模拟人脑海马回，能使在类似情况下，有效利用最完全的道路状况信息数据。如果进入摄像头视野的ABCD图像对象很难识别，那么借助于此前存储的A＇B＇C＇D＇图像，就能够准确地识别对象，从而极大地提高无人驾驶汽车的行驶安全性。