一种 O(m+n) 空间复杂度的时空去噪滤波器，带有类缓存记忆的动态视觉传感器
硬件体系结构
2024-10-17 v1
摘要
动态视觉传感器 (DVS) 是一种新型神经器影像设备，生成异步事件。尽管具有高时序分辨率和高动态范围特征，但 DVS 面临背景噪声问题。时空滤波是 DVS 去噪的有效且硬件友好的解决方案，但以往设计具有大量内存开销或性能下降问题。本文提出一种轻量级且实时的时空去噪滤波器，采用集合关联式缓存式记忆体，其对分辨率为 的 DVS 具有低空间复杂度 \text{O(m+n)}。提出一种具有读取消除功能的内存访问两级管线，以降低功耗。进一步利用事件存储的位宽冗余，以最小化内存占用。我们在 FPGA 上实现了该设计，实验结果表明它在保持低资源利用和约 125mW 至 210mW 功耗（工作频率为 100MHz）的同时，实现了与以往时空滤波器相比的业界领先性能。
引用
@article{arxiv.2410.12423,
title = {An O(m+n)-Space Spatiotemporal Denoising Filter with Cache-Like Memories for Dynamic Vision Sensors},
author = {Qinghang Zhao and Jiaqi Wang and Yixi Ji and Jinjian Wu and Guangming Shi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.12423},
year = {2024}
}