Abstract-Event-kameror är bioinspirerade sensorer som fungerar radikalt annorlunda än traditionella kameror. Istället för att fånga bilder med en fast hastighet, de mäter per-pixel ljusstyrka ändrar asynkront. Detta resulterar i en ström av händelser, som kodar tid, plats och tecken på ljusstyrkan ändras. Händelsekameror har enastående egenskaper jämfört med traditionella kameror: mycket hög dynamisk räckvidd (140 dB jämfört med 60 dB), hög tidsupplösning (i storleksordningen μs), låg strömförbrukning, och lider inte av rörelse oskärpa. Händelsekameror har därför en stor potential för robotik och datorseende i utmanande scenarier för traditionella kameror, såsom hög hastighet och hög dynamisk räckvidd. Det krävs dock nya metoder för att bearbeta dessa sensorers okonventionella utgång för att frigöra deras potential. Detta dokument ger en omfattande översikt över det framväxande området för händelsebaserad vision, med fokus på applikationer och algoritmer som utvecklats för att låsa upp de enastående egenskaperna hos händelsekameror. Vi presenterar händelsekameror utifrån deras arbetsprincip, de verkliga sensorer som finns tillgängliga och de uppgifter som de har använts för, från lågnivåseende (funktionsdetektering och spårning, optiskt flöde, etc.) sikt på hög nivå (rekonstruktion, segmentering, igenkänning). Vi diskuterar också de tekniker som utvecklats för att behandla händelser, inklusive inlärningsbaserade tekniker, samt specialiserade processorer för dessa nya sensorer, såsom spikning neurala nätverk. Dessutom lyfter vi fram de utmaningar som återstår att ta itu med och de möjligheter som ligger framför oss i sökandet efter ett effektivare, bioinspirerat sätt för maskiner att uppfatta och interagera med världen.
REF för ytterligare forskningsintresse för händelsebaserade visionsalgoritmer.
Event-based Vision: A Survey
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}