Clustering är avgörande för många datorseende applikationer såsom robust spårning, objektdetektering och segmentering. Detta arbete presenterar en realtidsklusterteknik som drar nytta av de unika egenskaperna hos händelsebaserade visionsensorer. Eftersom händelsebaserade sensorer utlöser händelser endast när intensiteten ändras, är datan sparsam, med låg redundans. Således omdefinierar vårt tillvägagångssätt den välkända medelskiftande klustermetoden med asynkrona händelser istället för konventionella ramar. Potentialen i vårt tillvägagångssätt visas i ett multi-mål spårningsprogram med Kalman filter för att jämna ut banorna. Vi utvärderade vår metod på en befintlig dataset med mönster av olika former och hastigheter, och en ny dataset som vi samlat in. Sensorn var fäst vid Baxter roboten i en ögon-i-hand installation övervakning av verkliga objekt i en åtgärd manipulation uppgift. Klusternoggrannheten uppnådde ett F-mått på 0,95, vilket minskade beräkningskostnaden med 88 % jämfört med den rambaserade metoden. Det genomsnittliga felet för spårning var 2,5 pixlar och klustret uppnådde ett konsekvent antal kluster längs med tiden.
REF presenterar en Kalman filterbaserad objektspårningsmetod för flermålsspårning.
Real-Time Clustering and Multi-Target Tracking Using Event-Based Sensors
{'venue': '2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'journal': '2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}