論文の概要: VibES: Induced Vibration for Persistent Event-Based Sensing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.19094v1
• Date: Tue, 26 Aug 2025 14:58:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-27 17:42:38.892899
• Title: VibES: Induced Vibration for Persistent Event-Based Sensing
• Title（参考訳）: VibES:永続イベントベースセンシングのための誘導振動
• Authors: Vincenzo Polizzi, Stephen Yang, Quentin Clark, Jonathan Kelly, Igor Gilitschenski, David B. Lindell,
• Abstract要約: イベントカメラはバイオインスパイアされたセンサーのクラスで、ピクセルごとの強度変化を非同期に測定する。 我々は、単純な回転不均衡質量を用いることで、持続的なイベント生成を維持するための軽量なアプローチを導入する。 これは、注入された動きを除去し、クリーンで動き補正されたイベントを生成するモーション補償パイプラインと組み合わせられる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.402804369924052
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Event cameras are a bio-inspired class of sensors that asynchronously measure per-pixel intensity changes. Under fixed illumination conditions in static or low-motion scenes, rigidly mounted event cameras are unable to generate any events, becoming unsuitable for most computer vision tasks. To address this limitation, recent work has investigated motion-induced event stimulation that often requires complex hardware or additional optical components. In contrast, we introduce a lightweight approach to sustain persistent event generation by employing a simple rotating unbalanced mass to induce periodic vibrational motion. This is combined with a motion-compensation pipeline that removes the injected motion and yields clean, motion-corrected events for downstream perception tasks. We demonstrate our approach with a hardware prototype and evaluate it on real-world captured datasets. Our method reliably recovers motion parameters and improves both image reconstruction and edge detection over event-based sensing without motion induction.
• Abstract（参考訳）: イベントカメラはバイオインスパイアされたセンサーのクラスで、ピクセルごとの強度変化を非同期に測定する。 静的または低モーションシーンにおける固定照明条件下では、厳密に装着されたイベントカメラはイベントを発生できないため、ほとんどのコンピュータビジョンタスクには適さない。 この制限に対処するため、近年の研究では、複雑なハードウェアや追加の光学部品を必要とする運動誘発事象刺激について研究している。 対照的に、単純な回転不均衡質量を用いて周期振動を誘導することで、持続的な事象の発生を持続させる軽量なアプローチを導入する。 これは、注入された動きを除去し、下流の知覚タスクのためにクリーンで動き補正されたイベントを生成するモーション補償パイプラインと組み合わせられる。 当社のアプローチをハードウェアプロトタイプで実証し、実世界のキャプチャデータセットで評価する。 本手法は動作パラメータを確実に復元し,動き誘導のないイベントベースセンシングによる画像再構成とエッジ検出の両面で改善する。

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