論文の概要: Asynchronous Blob Tracker for Event Cameras

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.10593v2
• Date: Tue, 3 Sep 2024 07:50:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-04 22:44:54.626302
• Title: Asynchronous Blob Tracker for Event Cameras
• Title（参考訳）: イベントカメラ用非同期ブロブトラッカー
• Authors: Ziwei Wang, Timothy Molloy, Pieter van Goor, Robert Mahony,
• Abstract要約: イベントベースのカメラは、高時間分解能、低レイテンシ、高範囲のために、高速で動く物体を追跡するのに人気がある。 本稿では,生イベントをリアルタイムに非同期に追跡する新しいアルゴリズムを提案する。 本アルゴリズムは, 難解な照明条件下であっても, 高精度なブロブ追跡, 速度推定, 形状推定を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.64242497932732
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Event-based cameras are popular for tracking fast-moving objects due to their high temporal resolution, low latency, and high dynamic range. In this paper, we propose a novel algorithm for tracking event blobs using raw events asynchronously in real time. We introduce the concept of an event blob as a spatio-temporal likelihood of event occurrence where the conditional spatial likelihood is blob-like. Many real-world objects such as car headlights or any quickly moving foreground objects generate event blob data. The proposed algorithm uses a nearest neighbour classifier with a dynamic threshold criteria for data association coupled with an extended Kalman filter to track the event blob state. Our algorithm achieves highly accurate blob tracking, velocity estimation, and shape estimation even under challenging lighting conditions and high-speed motions (> 11000 pixels/s). The microsecond time resolution achieved means that the filter output can be used to derive secondary information such as time-to-contact or range estimation, that will enable applications to real-world problems such as collision avoidance in autonomous driving.
• Abstract（参考訳）: イベントベースのカメラは、高時間分解能、低レイテンシ、高ダイナミックレンジのために、高速で動く物体を追跡するのに人気がある。 本稿では,生イベントをリアルタイムに非同期に追跡する新しいアルゴリズムを提案する。 本稿では,イベントブロブの概念を,条件空間の確率がブロブ様である事象発生の時空間的確率として導入する。 車のヘッドライトのような現実世界の多くのオブジェクトや、素早く動くフォアグラウンドオブジェクトは、イベントブロブデータを生成する。 提案アルゴリズムは,データアソシエーションのダイナミックしきい値と,イベントブロブ状態を追跡するために拡張カルマンフィルタを併用した近傍分類器を用いる。 提案アルゴリズムは, 高精度なブロブ追跡, 速度推定, 形状推定を, 難解な照明条件や高速動作(>11000ピクセル/秒)下でも実現している。 マイクロ秒の時間分解は、フィルタ出力を用いて時間対接触や距離推定などの二次情報を導出し、自律運転における衝突回避などの現実的な問題に応用できることを意味している。

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