Hough Transform har i stor utsträckning använts för att upptäcka linjer i bilder som fångats av konventionella kameror. I detta dokument utvecklar vi en händelsebaserad Hough-transform och applicerar den på en ny typ av kamera, nämligen Dynamic Vision Sensor (DVS). DVS ger en asynkron ström av binära händelser som representerar ljusförändring i scenen. Vi implementerar den föreslagna algoritmen i ett spikande neuralt nätverk för att upptäcka linjer på DVS-utgång. Spikes (händelser) från DVS-sensorn kartläggs först till Hough transform parameterutrymme och skickas sedan till motsvarande spikande neuroner för ackumulering. En nervcell kommer att avfyra en utmatningsspets när den ackumulerar tillräckligt med indata och sedan återställa sig själv. Utgången spikar av det spikande neurala nätverket representerar parametrarna av upptäckta linjer. En händelsebaserad klusteralgoritm tillämpas på parametern rymd spikar för att segmentera flera linjer och spåra dem. I vårt nervnätverk används en lateral inhiberingsstrategi för att förhindra att bullerledningar upptäcks. Detta uppnås genom att återställa en neuron grannar förutom sig själv när neuronen avfyrar en utgång spik. Effekten av den föreslagna algoritmen visas genom omfattande experiment på både artificiellt genererade händelser och olika verkliga DVS-utgångar.
I REF är deras event-by-event-basalgoritm inspirerad av Hough transformera och spika neuronmodellen.
Event-Based Hough Transform in a Spiking Neural Network for Multiple Line Detection and Tracking Using a Dynamic Vision Sensor.
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}