論文の概要: Asynchronous Corner Tracking Algorithm based on Lifetime of Events for DAVIS Cameras

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.15510v1
• Date: Thu, 29 Oct 2020 12:02:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-01 23:02:05.507838
• Title: Asynchronous Corner Tracking Algorithm based on Lifetime of Events for DAVIS Cameras
• Title（参考訳）: デービスカメラのイベントライフタイムに基づく非同期コーナートラッキングアルゴリズム
• Authors: Sherif A.S. Mohamed, Jawad N. Yasin, Mohammad-Hashem Haghbayan, Antonio Miele, Jukka Heikkonen, Hannu Tenhunen, and Juha Plosila
• Abstract要約: イベントカメラ、すなわちダイナミックおよびアクティブピクセルビジョンセンサー(DAVIS)はシーンの強度変化を捉え、非同期でイベントストリームを生成する。 このようなカメラの出力速度は、高ダイナミックな環境で毎秒最大1000万イベントに達することができる。 DAVISカメラで捉えたイベントと強度画像の両方を利用した非同期コーナー追跡手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9988653233188148
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Event cameras, i.e., the Dynamic and Active-pixel Vision Sensor (DAVIS) ones, capture the intensity changes in the scene and generates a stream of events in an asynchronous fashion. The output rate of such cameras can reach up to 10 million events per second in high dynamic environments. DAVIS cameras use novel vision sensors that mimic human eyes. Their attractive attributes, such as high output rate, High Dynamic Range (HDR), and high pixel bandwidth, make them an ideal solution for applications that require high-frequency tracking. Moreover, applications that operate in challenging lighting scenarios can exploit the high HDR of event cameras, i.e., 140 dB compared to 60 dB of traditional cameras. In this paper, a novel asynchronous corner tracking method is proposed that uses both events and intensity images captured by a DAVIS camera. The Harris algorithm is used to extract features, i.e., frame-corners from keyframes, i.e., intensity images. Afterward, a matching algorithm is used to extract event-corners from the stream of events. Events are solely used to perform asynchronous tracking until the next keyframe is captured. Neighboring events, within a window size of 5x5 pixels around the event-corner, are used to calculate the velocity and direction of extracted event-corners by fitting the 2D planar using a randomized Hough transform algorithm. Experimental evaluation showed that our approach is able to update the location of the extracted corners up to 100 times during the blind time of traditional cameras, i.e., between two consecutive intensity images.
• Abstract（参考訳）: イベントカメラ、すなわち動的およびアクティブなピクセルビジョンセンサ(davis)は、シーンの強度変化をキャプチャし、非同期にイベントストリームを生成する。 このようなカメラの出力速度は、高ダイナミックな環境で毎秒最大1000万イベントに達することができる。 DAVISカメラは人間の眼を模倣する新しい視覚センサーを使用している。 高い出力率、高ダイナミックレンジ(hdr)、高画素帯域といった魅力的な特性は、高周波トラッキングを必要とするアプリケーションにとって理想的なソリューションである。 さらに、挑戦的な照明シナリオで動作するアプリケーションは、従来の60dBのカメラと比較して、イベントカメラの高HDR、すなわち140dBを利用することができる。 本稿では,DAVISカメラで撮影したイベントと強度画像の両方を利用した,非同期コーナー追跡手法を提案する。 harrisアルゴリズムは、キーフレーム、すなわちインテンシティ画像からフレームコーンなどの特徴を抽出するために使用される。 その後、マッチングアルゴリズムを使用してイベントストリームからイベントコーンを抽出する。 イベントは、次のキーフレームがキャプチャされるまで非同期トラッキングを実行するためにのみ使用される。 ランダム化ハフ変換アルゴリズムを用いて2次元平面を適合させることにより、抽出されたイベントコーナの速度と方向を計算するために、イベントコーナ周辺のウィンドウサイズ5x5ピクセル内の隣接イベントを用いる。 実験評価の結果,従来型カメラのブラインド時間,すなわち連続した2つの強度画像間において,抽出したコーナーの位置を100倍まで更新できることがわかった。

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