論文の概要: Stereo Hybrid Event-Frame (SHEF) Cameras for 3D Perception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.04988v1
• Date: Mon, 11 Oct 2021 04:03:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-12 18:01:04.128326
• Title: Stereo Hybrid Event-Frame (SHEF) Cameras for 3D Perception
• Title（参考訳）: 3次元知覚のためのステレオハイブリッドイベントフレーム(SHEF)カメラ
• Authors: Ziwei Wang, Liyuan Pan, Yonhon Ng, Zheyu Zhuang, Robert Mahony
• Abstract要約: イベントカメラは、各ピクセルの明るさ変化を微妙な時間分解能で独立に報告する際、制限に対処する。 統合型複合イベントフレームセンサー(DAVIS)が利用可能だが、データの品質はそのようなカメラの回路製造におけるピクセルレベルでの結合によって損なわれる。 本稿では,高品質なイベントカメラと純粋なフレームカメラを分離したセンサモダリティを提供するステレオハイブリッドイベントフレーム(SHEF)カメラシステムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.585862399941544
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Stereo camera systems play an important role in robotics applications to perceive the 3D world. However, conventional cameras have drawbacks such as low dynamic range, motion blur and latency due to the underlying frame-based mechanism. Event cameras address these limitations as they report the brightness changes of each pixel independently with a fine temporal resolution, but they are unable to acquire absolute intensity information directly. Although integrated hybrid event-frame sensors (eg., DAVIS) are available, the quality of data is compromised by coupling at the pixel level in the circuit fabrication of such cameras. This paper proposes a stereo hybrid event-frame (SHEF) camera system that offers a sensor modality with separate high-quality pure event and pure frame cameras, overcoming the limitations of each separate sensor and allowing for stereo depth estimation. We provide a SHEF dataset targeted at evaluating disparity estimation algorithms and introduce a stereo disparity estimation algorithm that uses edge information extracted from the event stream correlated with the edge detected in the frame data. Our disparity estimation outperforms the state-of-the-art stereo matching algorithm on the SHEF dataset.
• Abstract（参考訳）: ステレオカメラシステムは、3d世界を知覚するロボット応用において重要な役割を担っている。 しかし,従来のカメラには,フレームベース機構による低ダイナミックレンジ,動作のぼやけ,遅延などの欠点がある。 イベントカメラは、各ピクセルの明るさ変化を微妙な時間分解能で独立に報告するが、絶対強度情報を直接取得することはできない。 統合型イベントフレームセンサ(DAVISなど)が利用可能であるが、そのようなカメラの回路構成において、画素レベルでの結合によってデータの質が損なわれる。 本稿では,ハイクオリティな純粋なイベントと純粋なフレームカメラを分離したセンサモダリティを提供し,各センサの限界を克服し,ステレオ深度推定を可能にするステレオハイブリッドイベントフレーム(shef)カメラシステムを提案する。 フレームデータに検出されたエッジと相関するイベントストリームから抽出されたエッジ情報を用いたステレオ不等式推定アルゴリズムを導入する。 我々の差分推定はSHEFデータセット上で最先端のステレオマッチングアルゴリズムより優れている。

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