論文の概要: E-VLC: A Real-World Dataset for Event-based Visible Light Communication And Localization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.18521v1
- Date: Fri, 25 Apr 2025 17:43:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.862438
- Title: E-VLC: A Real-World Dataset for Event-based Visible Light Communication And Localization
- Title（参考訳）: E-VLC: イベントベースの可視光通信とローカライゼーションのための実世界データセット
- Authors: Shintaro Shiba, Quan Kong, Norimasa Kobori,
- Abstract要約: イベントカメラはLED信号のデコードやLEDマーカーの位置に対するカメラへのデコードに使用することができる。
さまざまな現実世界の設定でデコードとローカライゼーションをベンチマークする公開データセットは存在しない。
ハードウェアトリガと正確に同期した、イベントカメラ、フレームカメラ、グラウンドトルースポーズからなる、最初のパブリックデータセットを提示する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.269675382023856
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Optical communication using modulated LEDs (e.g., visible light communication) is an emerging application for event cameras, thanks to their high spatio-temporal resolutions. Event cameras can be used simply to decode the LED signals and also to localize the camera relative to the LED marker positions. However, there is no public dataset to benchmark the decoding and localization in various real-world settings. We present, to the best of our knowledge, the first public dataset that consists of an event camera, a frame camera, and ground-truth poses that are precisely synchronized with hardware triggers. It provides various camera motions with various sensitivities in different scene brightness settings, both indoor and outdoor. Furthermore, we propose a novel method of localization that leverages the Contrast Maximization framework for motion estimation and compensation. The detailed analysis and experimental results demonstrate the advantages of LED-based localization with events over the conventional AR-marker--based one with frames, as well as the efficacy of the proposed method in localization. We hope that the proposed dataset serves as a future benchmark for both motion-related classical computer vision tasks and LED marker decoding tasks simultaneously, paving the way to broadening applications of event cameras on mobile devices. https://woven-visionai.github.io/evlc-dataset
- Abstract（参考訳）: 変調LED(例えば可視光通信)を用いた光通信は、時間分解能が高いため、イベントカメラの新たな応用である。
イベントカメラは、単にLED信号のデコードや、LEDマーカーの位置に対するカメラのローカライズに使用できる。
しかし、様々な現実世界の設定でデコードとローカライゼーションをベンチマークする公開データセットは存在しない。
私たちは、私たちの知る限り、イベントカメラ、フレームカメラ、ハードウェアトリガと正確に同期する地平線のポーズで構成される最初のパブリックデータセットを提示します。
室内と屋外の両方で、様々なシーンの明るさ設定で様々な感性を持つ様々なカメラの動きを提供する。
さらに、コントラスト最大化フレームワークを利用して、動きの推定と補償を行う新しいローカライゼーション手法を提案する。
より詳細な分析と実験結果から,従来のARマーカーによるフレームを用いたものよりも,LEDによる局所化の利点が示され,また,本手法による局所化の有効性が示された。
提案したデータセットは、モーション関連の古典的コンピュータビジョンタスクとLEDマーカー復号タスクを同時に行うための将来のベンチマークとして機能し、モバイルデバイスでのイベントカメラの応用拡大への道を開くことを願っている。
https://woven-visionai.github.io/evlc-dataset
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