論文の概要: High Speed Event Camera TRacking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.02771v2
• Date: Tue, 13 Oct 2020 11:15:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-10 08:00:25.395607
• Title: High Speed Event Camera TRacking
• Title（参考訳）: 高速イベントカメラのトラック化
• Authors: William Chamorro, Juan Andrade-Cetto, Joan Sol\`a
• Abstract要約: イベントカメラは、マイクロ秒の順番に反応時間を持つバイオインスパイアされたセンサーである。 本稿では,25.8g以上の速さで6自由度運動を10kHzで推定できる超高速追従アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8029070240258678
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Event cameras are bioinspired sensors with reaction times in the order of microseconds. This property makes them appealing for use in highly-dynamic computer vision applications. In this work,we explore the limits of this sensing technology and present an ultra-fast tracking algorithm able to estimate six-degree-of-freedom motion with dynamics over 25.8 g, at a throughput of 10 kHz,processing over a million events per second. Our method is capable of tracking either camera motion or the motion of an object in front of it, using an error-state Kalman filter formulated in a Lie-theoretic sense. The method includes a robust mechanism for the matching of events with projected line segments with very fast outlier rejection. Meticulous treatment of sparse matrices is applied to achieve real-time performance. Different motion models of varying complexity are considered for the sake of comparison and performance analysis
• Abstract（参考訳）: イベントカメラはバイオインスパイアされたセンサーで、反応時間はマイクロ秒単位である。 この特性は、高ダイナミックなコンピュータビジョンアプリケーションでの使用をアピールする。 本研究では,このセンシング技術の限界を探究し,25.8g以上のダイナミックスを持つ6自由度動作を10khzのスループットで推定し,毎秒100万イベントを処理可能な超高速トラッキングアルゴリズムを提案する。 本手法は,Lie理論で定式化された誤差状態カルマンフィルタを用いて,前方の物体のカメラの動きや動きを追跡することができる。 この手法は、非常に高速な外れ値拒絶を伴う投影線セグメントとイベントのマッチングのための堅牢なメカニズムを含む。 スパース行列の微妙な処理をリアルタイムに行う。 比較と性能解析のために、異なる複雑さの異なる運動モデルを考える

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