論文の概要: Hardware, Algorithms, and Applications of the Neuromorphic Vision Sensor: a Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.08588v1
- Date: Fri, 11 Apr 2025 14:46:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-14 14:18:41.495424
- Title: Hardware, Algorithms, and Applications of the Neuromorphic Vision Sensor: a Review
- Title（参考訳）: ニューロモルフィック視覚センサのハードウェア・アルゴリズム・応用
- Authors: Claudio Cimarelli, Jose Andres Millan-Romera, Holger Voos, Jose Luis Sanchez-Lopez,
- Abstract要約: ニューロモルフィック(Neuromorphic)またはイベントカメラは、検出された1ピクセル当たりの瞬時照明変化をイベントパケットの非同期ストリームに変換する視覚センシングエンコードに対する古典的なアプローチの変換を表す。
彼らの斬新さは、フル画像フレームを一定時間間隔でキャプチャするから、スパースなデータフォーマットへの移行にある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: Neuromorphic, or event, cameras represent a transformation in the classical approach to visual sensing encodes detected instantaneous per-pixel illumination changes into an asynchronous stream of event packets. Their novelty compared to standard cameras lies in the transition from capturing full picture frames at fixed time intervals to a sparse data format which, with its distinctive qualities, offers potential improvements in various applications. However, these advantages come at the cost of reinventing algorithmic procedures or adapting them to effectively process the new data format. In this survey, we systematically examine neuromorphic vision along three main dimensions. First, we highlight the technological evolution and distinctive hardware features of neuromorphic cameras from their inception to recent models. Second, we review image processing algorithms developed explicitly for event-based data, covering key works on feature detection, tracking, and optical flow -which form the basis for analyzing image elements and transformations -as well as depth and pose estimation or object recognition, which interpret more complex scene structures and components. These techniques, drawn from classical computer vision and modern data-driven approaches, are examined to illustrate the breadth of applications for event-based cameras. Third, we present practical application case studies demonstrating how event cameras have been successfully used across various industries and scenarios. Finally, we analyze the challenges limiting widespread adoption, identify significant research gaps compared to standard imaging techniques, and outline promising future directions and opportunities that neuromorphic vision offers.
- Abstract（参考訳）: ニューロモルフィック(Neuromorphic)またはイベントカメラは、検出された1ピクセル当たりの瞬時照明変化をイベントパケットの非同期ストリームに変換する視覚センシングエンコードに対する古典的なアプローチの変換を表す。
標準的なカメラに比べて斬新な点は、固定時間間隔でフル画像フレームをキャプチャするところから、その特徴的な特性によって、様々なアプリケーションに潜在的な改善をもたらすスパースデータフォーマットへの移行にある。
しかし、これらのアドバンテージは、アルゴリズムプロシージャを再発明したり、新しいデータフォーマットを効果的に処理するためにそれらを適用するコストがかかる。
本研究では,3つの主次元に沿った神経型視覚を系統的に検討する。
まず、ニューロモルフィックカメラの登場から最近のモデルまで、技術的進化と特徴あるハードウェアの特徴を強調した。
第2に、イベントベースのデータに対して明示的に開発された画像処理アルゴリズムについて、特徴の検出、追跡、光学フロー(画像要素や変換を解析するための基盤となる)、さらに複雑なシーン構造やコンポーネントを解釈する深度やポーズ推定、オブジェクト認識(オブジェクト認識)について概説する。
これらの技術は,従来のコンピュータビジョンと現代のデータ駆動型アプローチから抽出され,イベントベースカメラの応用の広さを実証するために検討されている。
第3に,様々な産業・シナリオでイベントカメラの活用が成功していることを示す実践的応用事例について述べる。
最後に、広範に採用されるのを制限する課題を分析し、標準的な画像技術と比較して重要な研究ギャップを特定し、ニューロモルフィック・ビジョンがもたらす将来的な方向性と機会を概説する。
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