用于基于事件的视觉里程计的时空配准
计算机视觉与模式识别
2021-03-23 v2
摘要
事件传感的一个有用应用是视觉里程计，尤其在需要高时间分辨率的场景中。最先进的对比度最大化方法通过最大化扭曲事件图像的对比度，从一批事件中恢复运动。然而，其代价随图像分辨率缩放，且时间分辨率可能受限于需要大批量尺寸以在对比度图像中产生足够结构。在本工作中，我们提出时空配准作为一种引人注目的基于事件的旋转运动估计技术。我们从理论上论证该方法，并确立其相对于对比度最大化的根本性与实用性优势。特别地，时空配准还作为副产品产生特征轨迹，直接支持带有基于图的优化以进行运动平均的高效视觉里程计流水线。我们视觉里程计流水线的简洁性使其能处理每秒超过 1 M 事件。我们还贡献了一个用于视觉里程计的新事件数据集，其中使用高精度机械臂采集了具有大速度变化的运动序列。
引用
@article{arxiv.2103.05955,
title = {Spatiotemporal Registration for Event-based Visual Odometry},
author = {Daqi Liu and Alvaro Parra and Tat-Jun Chin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.05955},
year = {2021}
}
备注
10 pages