Abstract-Eftersom standardkameror prov scenen med konstanta tidsintervall, ger de inte någon information i blind tid mellan följande ramar. För många robot- och synapplikationer med hög hastighet är det dock viktigt att tillhandahålla högfrekventa mätuppdateringar även under denna blinda tid. Detta kan uppnås med hjälp av en ny visionssensor, DAVIS, som kombinerar en standardkamera och en asynkron händelsebaserad sensor i samma pixelmatris. DAVIS kodar det visuella innehållet mellan två efterföljande ramar genom en asynkron ström av händelser som förmedlar pixelnivå ljusstyrkeförändringar vid mikrosekundupplösning. Vi presenterar den första algoritmen för att upptäcka och spåra visuella funktioner med hjälp av både ramar och händelsedata som tillhandahålls av DAVIS. Funktioner upptäcks först i gråskalan ramar och sedan spåras asynkront i den blinda tiden mellan ramar med hjälp av strömmen av händelser. För att bäst ta hänsyn till DAVIS hybrida egenskaper bygger funktioner på stora rumsliga kontrastvariationer (dvs. visuella kanter), som är källan till de flesta av de händelser som genereras av sensorn. En händelsebaserad algoritm presenteras vidare för att spåra funktionerna med hjälp av en iterativ, geometrisk registreringsmetod. Den föreslagna metodens resultat utvärderas utifrån verkliga data som DAVIS har förvärvat.
REF använder en hybridmetod som kombinerar ramar och händelseflöde.
Feature detection and tracking with the dynamic and active-pixel vision sensor (DAVIS)
{'venue': '2016 Second International Conference on Event-based Control, Communication, and Signal Processing (EBCCSP)', 'journal': '2016 Second International Conference on Event-based Control, Communication, and Signal Processing (EBCCSP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}