利用脉冲神经网络实现无 TDC 的直接飞行时间成像
图像与视频处理
2024-02-13 v2 信号处理
摘要
使用单光子雪崩二极管 (SPAD) 的 3D 深度传感器在自主导航和物体检测等应用中日益普及。最近的设计实现了片上直方图化时间数字转换器 (TDC)，以压缩光子时间戳并减少大量光子数据读出和处理的瓶颈。然而，在大型 SPAD 阵列中使用完整的直方图化由于相关的硅面积和功耗需求而面临重大挑战。我们提出了一种无 TDC 的直接飞行时间 (dToF) 传感器，它使用脉冲神经网络 (SNN) 直接处理 SPAD 事件。所提出的 SNN 在合成 SPAD 事件上进行了训练和测试，虽然其在深度预测方面的精度比应用于事件直方图的经典质心 (CoM) 算法低五倍，但它实现了相似的绝对平均误差 (MAE)，且具有更快的处理速度，并预计功耗显著降低。
引用
@article{arxiv.2401.10793,
title = {TDC-less Direct Time-of-Flight Imaging Using Spiking Neural Networks},
author = {Jack MacLean and Brian Stewart and Istvan Gyongy},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.10793},
year = {2024}
}
备注
7 Pages, 9 Figures