dynamic vision sensor | BriefGPT

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暗环境下采用时间编码事件驱动神经网络的注视向量估计
本文研究了注视向量预测的复杂挑战，重点是在极低光条件下的创新方法，通过使用一种新的时间事件编码方案和专用的神经网络架构，将动态视觉传感器（DVS）事件与灰度引导帧无缝集成，生成连续编码图像输入到神经网络中，这种独特的解决方案不仅捕捉了活跃年
PDF4 months ago
基于事件视频流的预测性时间注意力用于高效节能的情境感知
基于人脑中的预测编码模型和期望抑制现象，我们提出了一种时间注意机制，通过控制相机的输出使其仅在无法很好预测的情况下注意到视觉事件，从而不仅减少了传感器 - 处理器接口的能耗，而且通过过滤噪声事件有效地减少了计算工作量，我们证明了这种预测注意
PDF5 months ago
事件与惯性测量的紧密融合用于直接速度估计
我们提出了一种在一级运动学水平上进行紧密视觉惯性融合的新颖解决方案，通过使用动态视觉传感器而不是普通相机，通过利用三焦几何来建立与事件和相机速度直接相关的关联关系，并展示了如何在高度动态的情况下在短时间间隔内获得速度估计。噪声和异常值使用嵌
PDF6 months ago
一种低功耗的神经形态学方法实现高效眼动跟踪
本文介绍了一种用于眼动追踪的神经形态学方法，利用由 Dynamic Vision Sensor（DVS）摄像头捕获的纯事件数据。该方法结合了一个经过直接训练的脉冲神经网络回归模型，并利用了一种先进的低功耗边缘神经形态学处理器 Speck，旨
PDF7 months ago
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。
PDF10 months ago
ColibriUAV: 一种超快、节能的神经型边缘处理的 UAV 平台，具有事件和帧感相结合的相机
本文介绍了一种名为 ColibriUAV 的无人机平台，其中集成了基于帧和事件的摄像头接口，以提高感知效率和感知任务的鲁棒性，并实现了低功耗和低延迟，使之非常适合于低延迟自主纳米无人机领域。
PDFa year ago
基于层级结构的尖峰门控流神经网络用于在线手势识别
我们开发了一种基于脉冲神经网络的系统，称为 Spiking Gating Flow（SGF），用于在线动作识别，可在较小的训练 / 推理数据数量比率下实现与深度学习相当的准确性，同时仅需要单次训练时代。
PDF2 years ago
AAAI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，
PDF2 years ago
CarSNN：一种基于 Loihi 神经形态研究处理器的事件驱动自主车辆的高效脉冲神经网络
本文介绍了使用 SNN 和 DVS 结合的方式来实现基于事件的汽车分类器从而应用于自动驾驶，最终在 Intel Loihi 神经形态硬件上实现，并取得了最高 86% 的识别率和 310 mW 的低功耗。
PDF3 years ago
CVPRv2e：从视频帧到逼真的 DVS 事件
本文提出 v2e 工具箱，可以从强度帧中生成逼真的合成 DVS 事件，用于训练网络以适应不受控制的光照条件，在 N-Caltech 101 数据集上的物体识别实验和夜间驾驶中的汽车检测优化实验中取得了良好实验结果。
PDF4 years ago
一种基于视网膜的纹理重建采样方法
本研究提出了一种类似视网膜神经信号处理的凹形采样方法，在只利用动态视觉传感器输出的脉冲信号的情况下实现视觉纹理重建，提出了三种针对高速运动和静止场景的脉冲流解码方法。与传统基于帧的相机和动态视觉传感器相比，该模型具有更好的图像质量和更高的灵
PDF5 years ago
动态视觉传感器实现 Simultaneous Optical Flow and Segmentation (SOFAS)
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。
PDF6 years ago
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。
PDF6 years ago
利用 IBM 的 TrueNorth 神经突触系统进行事件传感器的尖峰光流处理
该论文描述了一种完全基于脉冲的神经网络，用于从动态视觉传感器数据中估计光流。该神经网络是 Barlow Levick 方法的一种变体，可以与基于 TrueNorth 的神经元实现。该系统在地面真值运动可用的两个记录上进行评估，在传感器和计算
PDF7 years ago
事件相机数据集和模拟器：用于姿态估计、视觉里程计和 SLAM 的基于事件的数据
介绍了 Dynamic and Active-pixel Vision sensor（简称 DAVIS）的特点及其在机器人技术和计算机视觉方面的潜在应用，同时公开了一组 DAVIS 数据集，旨在激发研究人员对于高速和高动态范围机器人技术和计
PDF8 years ago
MM使用混合框架 / 事件驱动卷积神经网络来操纵捕食机器人
描述了在掠食者 / 猎物情境下，应用卷积神经网络 (CNN) 的情形。该网络以动态和主动像素传感器 (DAVIS) 上的数据为基础，由常规图像帧和动态视觉传感器帧驱动，并根据场景活动的采样率生成四个输出。实验结果表明，该网络在机器人实时接收
PDF8 years ago