Feb, 2020

自适应时间表面上的异步检测跟踪用于事件驱动目标跟踪

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TL;DR本文提出了异步事件跟踪（ETD）方法，基于异步视网膜事件以及自适应时间表面与线性时间衰减（ATSLTD）算法。该方法实现了在具有较高时间分辨率的情况下，对包围框对象的准确和高效跟踪。实验结果表明，相对于传统摄像头或事件相机的七种常用对象跟踪方法以及 ETD 的两种变体，该方法具有更好的处理能力。
发现论文，激发创造
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    Feb, 2020

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    Mar, 2018

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    May, 2023

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    Jul, 2018

  • Ev-TTA: 事件驱动物体识别的测试时间适应

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    Mar, 2022

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    Jan, 2021

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    May, 2024

  • 使用异步 “事件” 进行运动估计更好

    该论文介绍了一种基于神经网络的异步处理 Event-based Camera 事件流的方法，利用前一时刻的动态信息和灰度帧的关键特征，提取事件中的动态信息，相较现有同类研究结果表现优异。

    Apr, 2019

  • 基于时空图割的事件驱动运动分割

    本研究开发了一种基于事件的相机的方法，将问题转化为涉及多个运动模型的能量最小化问题，并利用时空图的形式下的输入事件数据的结构迭代地解决事件聚类分配和运动模型拟合两个子问题。实验结果表明，该方法具有很高的灵活性，在不同的场景中能够获取不同运动模式和移动物体的数量。

    Dec, 2020