基于时间窗集成的事件相机视觉地点识别
计算机视觉与模式识别
2020-09-21 v2 机器人学
摘要
事件相机是受生物启发的传感器，能够提供具有低延迟和高动态范围的连续事件流。由于单个事件仅携带关于特定像素亮度变化的有限信息，事件通常被累积到时空窗口中以便进一步处理。然而，最优窗口长度随场景、相机运动、所执行任务以及其他因素而变化。在本研究中，我们提出了一种新颖的基于集成的方案，用于组合以并行方式处理的多种不同长度的时间窗口。对于该方法增加的计算需求不切实际的应用，我们还引入了一种新的“近似”集成方案，在不适当损害集成方法所提供的原始性能提升的前提下实现了显著的计算效率。我们在视觉地点识别（VPR）任务上展示了我们的集成方案，并引入了一个新的 Brisbane-Event-VPR 数据集，其标注记录使用 DAVIS346 彩色事件相机采集。我们表明，无论 VPR 流程中使用何种图像重建和特征提取方法，我们所提出的集成方案都显著优于所有单窗口基线和传统的基于模型的集成，并评估了哪种集成组合技术表现最佳。这些结果证明了集成方案在 VPR 领域事件相机处理中的显著优势，并可能与其他相关处理（包括特征跟踪、视觉-惯性里程计和驾驶中的转向预测）有关。
引用
@article{arxiv.2006.02826,
title = {Event-based visual place recognition with ensembles of temporal windows},
author = {Tobias Fischer and Michael Milford},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.02826},
year = {2020}
}
备注
8 pages, 8 figures, additional 8 pages supplementary material