E-CHUM：事件相机用于人类检测与城市监测
计算机视觉与模式识别
2025-12-15 v1 图像与视频处理
摘要
理解人类运动和城市动态一直具有挑战性。从传统的人工观察城市居民的方法，到使用相机，再到如今使用传感器和更复杂的技术，城市监测领域已经取得了巨大发展。然而，仍有更多工作可以开展以解锁更好的城市动态理解实践。本文综述了城市动态研究领域的演变，特别关注事件相机。事件相机捕获光强度的变化，而非传统相机捕获的RGB值。它们具有独特的优势，例如在低光条件下工作，使其相较于其他传感器具有优势。通过对事件相机、其应用、优势与挑战以及机器学习应用的分析，我们提出事件相机作为捕获信息以研究城市动态的媒介。它们能够在保持隐私的同时捕获重要信息。我们还建议在城市动态研究中将事件相机与其他传感器进行多传感器融合。将事件相机与红外、事件-LiDAR或振动相结合，有潜力增强事件相机的能力并克服其面临的挑战。
引用
@article{arxiv.2512.11076,
title = {E-CHUM: Event-based Cameras for Human Detection and Urban Monitoring},
author = {Jack Brady and Andrew Dailey and Kristen Schang and Zo Vic Shong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.11076},
year = {2025}
}