Event-based Vision: A Survey——论文阅读笔记

0——摘要

事件摄像头是生物启发传感器，工作原理与传统摄像头截然不同。它们不是以固定的速率捕获图像，而是以异步方式测量每个像素的亮度变化。这将导致一系列event，这些event对亮度变化的时间、位置和符号进行编码。与传统摄像机相比，事件摄像机具有出色的性能：非常高的动态范围（140db与60db），高的时间分辨率（以微秒为单位），低功耗，并且不会受到运动模糊的影响。因此，在传统摄像机的高速度和高动态范围等具有挑战性的场景中，事件摄像机具有很大的机器人和计算机视觉潜力。然而，需要新的方法来处理这些传感器的非常规输出，以释放它们的潜力。本文对基于事件视觉的新兴领域进行了全面的综述，重点介绍了事件摄像机的应用和解锁算法。我们从事件摄像头的工作原理、可用的实际传感器以及它们所执行的任务，从低级视觉（特征检测和跟踪、光流等）到高级视觉（重建、分割、识别）。我们还讨论了用于处理事件的技术，包括基于学习的技术，以及用于这些新型传感器的专用处理器，如spiking神经网络。此外，我们还强调了有待解决的挑战，以及在寻找一种更有效的、生物启发的机器感知世界和与世界互动方式方面所面临的机遇。

转载于:https://www.cnblogs.com/wongyi/p/11089882.html

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