基于平行传递坐标系的颗粒基流动测量大规模合成帧/事件数据集 FED-PV
流体动力学
2025-07-10 v1 仪器与探测器
摘要
基于颗粒的流动测量 (PV) 是流体力学中广泛使用的一种用于非侵入式流场测量技术。现有的 PV 测量通常依赖于单一类型的颗粒记录。随着深度学习和信息融合的发展，融合多种不同颗粒记录为下一代 PV 测量技术提供了广阔的发展前景。然而，我们认为，缺乏跨模态数据集——即结合基于帧的记录和基于事件的记录——是开发融合测量算法的重要瓶颈。为此，我们开发了一个双模态数据生成器 FED-PV，用于合成移动颗粒的基于帧的图像和基于事件的记录，生成了使用我们方法生成的 350GB 数据集。此生成器和数据集将推动新型 PV 算法的发展。
引用
@article{arxiv.2507.06247,
title = {FED-PV: A Large-Scale Synthetic Frame/Event Dataset for Particle-Based Velocimetry},
author = {Fan Wu and Xiang Feng and Aoyu Zhang and Yong Lee},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.06247},
year = {2025}
}
备注
This work has been accepted as a conference paper at the 16th International Symposium on Particle Image Velocimetry (ISPIV 2025)