論文の概要: High-speed object detection with a single-photon time-of-flight image sensor

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.13407v1
• Date: Wed, 28 Jul 2021 14:53:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-29 17:37:55.311301
• Title: High-speed object detection with a single-photon time-of-flight image sensor
• Title（参考訳）: 単一光子時間画像センサによる高速物体検出
• Authors: Germ\'an Mora-Mart\'in, Alex Turpin, Alice Ruget, Abderrahim Halimi, Robert Henderson, Jonathan Leach and Istvan Gyongy
• Abstract要約: 我々は,64×32の空間解像度で16ビンの光子タイミングヒストグラムを出力する携帯型SPADカメラシステムの結果を報告する。 結果は、人間の反応時間よりも早く恩恵を受けるであろう安全クリティカルなコンピュータビジョンアプリケーションに関係している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.648554238948439
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: 3D time-of-flight (ToF) imaging is used in a variety of applications such as augmented reality (AR), computer interfaces, robotics and autonomous systems. Single-photon avalanche diodes (SPADs) are one of the enabling technologies providing accurate depth data even over long ranges. By developing SPADs in array format with integrated processing combined with pulsed, flood-type illumination, high-speed 3D capture is possible. However, array sizes tend to be relatively small, limiting the lateral resolution of the resulting depth maps, and, consequently, the information that can be extracted from the image for applications such as object detection. In this paper, we demonstrate that these limitations can be overcome through the use of convolutional neural networks (CNNs) for high-performance object detection. We present outdoor results from a portable SPAD camera system that outputs 16-bin photon timing histograms with 64x32 spatial resolution. The results, obtained with exposure times down to 2 ms (equivalent to 500 FPS) and in signal-to-background (SBR) ratios as low as 0.05, point to the advantages of providing the CNN with full histogram data rather than point clouds alone. Alternatively, a combination of point cloud and active intensity data may be used as input, for a similar level of performance. In either case, the GPU-accelerated processing time is less than 1 ms per frame, leading to an overall latency (image acquisition plus processing) in the millisecond range, making the results relevant for safety-critical computer vision applications which would benefit from faster than human reaction times.
• Abstract（参考訳）: 3d time-of(tof)イメージングは、拡張現実(ar)、コンピュータインターフェース、ロボット工学、自律システムなど、さまざまなアプリケーションで使用されている。 単一光子アバランシェダイオード(SPAD)は、長距離でも正確な深度データを提供できる技術の一つである。 パルス型照明と統合処理を組み合わせた配列形式でSPADを開発することにより,高速3Dキャプチャが可能となる。 しかし、配列のサイズは比較的小さく、結果として得られる深度マップの解像度が制限され、その結果、画像から抽出できる情報は物体検出などの用途のために抽出される。 本稿では,高性能物体検出のための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて,これらの制限を克服できることを実証する。 我々は,64×32の空間解像度で16ビンの光子タイミングヒストグラムを出力する携帯型SPADカメラシステムによる屋外実験を行った。 その結果、露光時間は2ms(500 FPSと同値)、信号-地上比(SBR)は0.05まで低下し、CNNに点雲のみではなく完全なヒストグラムデータを提供することの利点を示している。 あるいは、同じレベルのパフォーマンスのために、ポイントクラウドとアクティブインテンシティデータの組み合わせを入力として使用することもできる。 いずれの場合も、GPUが加速する処理時間は1フレームあたり1ミリ秒未満であり、ミリ秒単位の全体的なレイテンシ(画像取得と処理)につながるため、人間の反応時間よりも高速な安全クリティカルなコンピュータビジョンアプリケーションに関連する結果が得られる。

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