Dec, 2023

低功耗连续远程行为定位与事件摄像机

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TL;DR采用事件相机记录放置在南极的繁殖企鹅群中的数据，使用计算机视觉方法进行行为量化，通过时间动作检测任务确定行为的起始和结束时间，证明事件相机在野生动物观察中的低功耗特性以及对各种光照条件的鲁棒性，为开展新的跨学科研究提供了契机。
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发现论文，激发创造
  • 从事件相机到视频：将现代计算机视觉引入事件相机

    研究使用成熟的计算机视觉技术对从事件数据中重建的视频进行对象分类和图像重建，从而充分发挥事件相机的优异特性。

    Apr, 2019

  • 使用 100 万像素事件相机学习物体检测

    本文介绍了一种基于事件相机的物体检测任务的解决方案，包括了首个高分辨率大规模数据集的发布、一种新的递归架构和一种时间一致性损失函数，这些对于更好的训练结果至关重要，而且在需要高动态范围，低延迟且具有挑战性的光照条件的情况下比传统的基于帧的解决方案更加高效而准确。

    Sep, 2020

  • 事件驱动视觉：综述

    介绍了事件相机技术的工作原理，可用传感器和任务，包括低级视觉和高级视觉，并讨论了处理事件的技术，特别是基于学习的技术和专门为这些传感器设计的处理器，如脉冲神经网络，同时提出了待解决的挑战和未来机器感知及与世界互动的新机遇。

    Apr, 2019

  • 使用生成事件模型进行事件相机位姿追踪

    采用贝叶斯滤波框架和概率生成事件模型，利用感知到的事件的对比度残差为估计事件相机和环境位置的度量，解决了在已知环境下，仅使用事件数据定位的问题。

    Oct, 2015

  • EV-Catcher: 使用低延迟事件驱动神经网络实现高速目标捕捉

    使用事件传感器进行实时感知的轻量化学习方法。可用于快速移动物体的准确检测。在实验中，对于打向不同位置、速度达到 13m/s 的乒乓球，成功率高达 81%。

    Apr, 2023

  • 高分辨率事件相机行人检测

    本文研究使用事件相机结合深度学习进行行人检测任务，并比较了不同处理方法的效果，结果表明事件相机是解决现有问题的潜在技术。

    May, 2023

  • 使用事件相机进行连续时间强度估计

    提出了一种异步滤波器，可以将事件摄像机从高速、高动态范围数据中提取的局部时间对比信息，与传统摄像机从低频参考强度信息中提取的信息相融合，以形成一个单一的高时空分辨率图像状态，证明该算法优于现有状态的方法。

    Nov, 2018

  • EventSleep: 使用事件相机进行睡眠活动识别

    通过提供 EventSleep 数据集和方法，我们展示了事件相机在黑暗环境下的高准确性和鲁棒性，以及在睡眠监测和活动识别领域的潜力和应用。

    Apr, 2024

  • 利用事件相机观测夜间运动

    我们提出了一种针对夜间动态场景的新方法，利用事件相机进行成像。我们通过时间尾随特性和空间非均匀分布的观察，构建了一个夜间事件重建网络，包括学习能力的事件时间戳校准模块以对齐时间尾随事件，和一个非均匀光照感知模块以稳定时空事件分布。通过构建配对的真实低光事件数据集，我们的方法在视觉质量和泛化能力上都优于现有方法。

    Apr, 2024

  • 降低事件相机的模拟到现实差距

    本文介绍了一种用于提高事件基于 CNNs 的训练数据的策略，可为视频重建网络和光流网络带来 20-40％的性能提升，并提出了一种新的高质量数据集 HQF 以解决事件基于视频重建缺乏质量地真实图像的问题。

    Mar, 2020