高速事件相机跟踪
计算机视觉与模式识别
2020-10-14 v2 机器人学
摘要
事件相机是受生物启发的传感器，其反应时间在微秒量级。这一特性使它们对高度动态的计算机视觉应用颇具吸引力。在本工作中，我们探索了该传感技术的极限，并提出了一种超快速跟踪算法，能够以 10 kHz 的吞吐率、每秒处理超过一百万个事件，在超过 25.8 g 的动力学条件下估计六自由度运动。我们的方法能够利用在李理论意义上构建的误差状态卡尔曼滤波器，跟踪相机运动或其前方物体的运动。该方法包含一种将事件与投影线段进行匹配的鲁棒机制，并具有极快的离群值剔除能力。为实现实时性能，对稀疏矩阵进行了精细处理。为进行比较和性能分析，考虑了不同复杂度的运动模型。
引用
@article{arxiv.2010.02771,
title = {High Speed Event Camera TRacking},
author = {William Chamorro and Juan Andrade-Cetto and Joan Solà},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.02771},
year = {2020}
}
备注
Presented in BMVC 2020, oral session # 5