May, 2018

动态视觉传感器实现 Simultaneous Optical Flow and Segmentation (SOFAS)

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TL;DR提出了一种算法 (SOFAS)，用于估计动态视觉传感器（DVS）生成的事件的光流，通过将图像分割为以相同速度行进的对象，并利用边来避免光圈问题，SOFAS 比传统的光流算法产生更精确的结果。
algorithmoptical flowdynamic vision sensorsegmentationaperture problem
发现论文，激发创造
  • 基于事件的移动物体检测与跟踪

    本文提出了一种基于动态视觉传感器的异步相机的新颖跟踪算法，该算法可以在极低光和噪声条件下，无需任何外部传感器，且无需任何特征跟踪或显式光流计算即可检测和跟踪不同移动对象。

    Mar, 2018

  • V2CE: 视频到连续事件模拟器

    利用 Dynamic Vision Sensor（DVS）从多个角度进行视频到事件流转换的新方法，并通过严格的验证证明了其当前为最先进技术。

    Sep, 2023

  • 事件驱动光流的距离表面

    提出了 DistSurf-OF，一种新颖的光流方法，用于神经形态摄像机。该方法使用距离表面作为像素运动的代理，实现了对每个事件角度和速度的精确估计。

    Mar, 2020

  • 一种基于事件的算法，用于同时跟踪和绘制 6 自由度相机姿态

    本文介绍了使用适应性选择事件窗口中的信息形成运动补偿图像来重建场景以及估计相机的 6-DOF 姿态，并提出了一个惯性版本的仅事件流水线，以评估其性能。通过对两个公开事件数据集的序列的不同配置的结果与基准进行比较，本文证明了所提出的事件惯性流水线可以产生相当或更准确的结果，前提是地图估计可靠。

    Jan, 2023

  • 使用事件相机进行单张图像的光流估计

    该研究探讨了如何利用事件相机和模糊图像进行光流估计，提出了一种基于事件相机和模糊图像的光流估计算法，并通过实验验证了该算法的优越性。

    Apr, 2020

  • 基于光流的动态稠密 RGB-D SLAM 系统 FlowFusion

    研究使用光流残差技术实现动态语义感知的 RGB-D 环境下的 SLAM，同时实现动静分割、相机运动估计和静态背景重建。实验证明该方法在动态和静态环境中都比现有的方法具有更高的精度和效率。

    Mar, 2020

  • 3D-FlowNet：使用三维表示的事件驱动光流估计

    本文提出了一种改进的 2D 编码事件数据的 3D 表达方法，并介绍了 3D-FlowNet 网络体系结构以进行光流估计，并采用自监督训练策略来弥补事件相机标记数据的缺乏。结果表明，我们的 3D-FlowNet 具有更好的性能。

    Jan, 2022

  • 基于光流的无约束场景实时移动物体检测

    该研究论文提出了一种基于光流的移动物体检测框架，利用单应性矩阵在线构建光流背景模型，并设计了一个双模式判断机制来提高系统对复杂场景的自适 应性，实验证明该方法优于现有的方法，具有适应不同场景的优势。

    Jul, 2018

  • 基于事件的动态运动分割的相互增强框架

    该研究提出了一种新颖的逐步框架，其中动态视觉传感器 (DVS) 的运动估计 (ME) 模块和事件去噪 (ED) 模块被联合优化，并通过自适应聚类和提取时间相关性来消除 DVS 事件中的背景活动噪声 (BA noise)，实现准确的运动估计，从而胜过现有过滤去噪方法。

    Mar, 2022

  • 基于动态时间表示的无监督尖峰相机光流估计

    本文提出了动态时间表示的脉冲流方法，能够有效地选择适当的脉冲流数据长度来提取精确信息，并通过多层卷积来提取多时间尺度特征，从而应用于光流估计等脉冲视觉任务。同时，文中介绍了一种无监督学习方法进行光流估计，并构建了一个脉冲流驱动的合成数据集进行验证。实验表明，该方法可以在不同高速场景下从脉冲流中预测光流，并且相较于先前方法可以获得较高的准确性。

    Jul, 2023