Abstract-Dynamic Vision Sensors (DVS), som ger asynkrona loggintensitetsförändringar, har potentiella tillämpningar i höghastighetsrobotar, autonoma bilar och drönare. Den exakta händelsetidpunkten, den glesa utgången och det breda dynamiska utbudet av händelser är väl lämpade för optiskt flöde, men konventionella optiska flödesalgoritmer (OF) är inte väl anpassade till händelseströmmens data. I detta dokument föreslås en händelsedriven algoritm som kallas adaptivt blockmatchande optiskt flöde (ABMOF). ABMOF använder tidsbitar av ackumulerade DVS-händelser. Tidsbitarna roteras adaptivt baserat på inmatningshändelserna och resultaten. Jämfört med andra metoder såsom gradientbaserad OF kan ABMOF effektivt implementeras i kompakta logiska kretsar. Resultaten visar att ABMOF uppnår jämförbar noggrannhet med konventionella standarder som Lucas-Kanade (LK). De viktigaste bidragen i vårt papper är nya adaptiva tid-slice rotationsmetoder som säkerställer att de genererade skivorna har tillräckliga funktioner för att matcha, inklusive en återkopplingsmekanism som styr de genererade skivorna för att ha genomsnittlig skiva förskjutning inom blocket sökområde. En LK-metod med våra anpassade skivor implementeras också. ABMOF-noggrannheten jämförs med denna LK-metod på naturliga scendata inklusive gles och tät textur, hög dynamisk räckvidd och snabb rörelse som överstiger 30.000 pixlar per sekund. Pappersdatasetet och källkoden finns tillgängliga från
Dessutom använder Ref intressant en adaptiv block matchningsteknik för att uppskatta glest optiskt flöde.
ABMOF: A Novel Optical Flow Algorithm for Dynamic Vision Sensors
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}