0——摘要

事件攝像頭是生物啟發傳感器，工作原理與傳統攝像頭截然不同。它們不是以固定的速率捕獲圖像，而是以異步方式測量每個像素的亮度變化。這將導致一系列event，這些event對亮度變化的時間、位置和符號進行編碼。與傳統攝像機相比，事件攝像機具有出色的性能：非常高的動態范圍（140db與60db），高的時間分辨率（以微秒為單位），低功耗，并且不會受到運動模糊的影響。因此，在傳統攝像機的高速度和高動態范圍等具有挑戰性的場景中，事件攝像機具有很大的機器人和計算機視覺潛力。然而，需要新的方法來處理這些傳感器的非常規輸出，以釋放它們的潛力。本文對基于事件視覺的新興領域進行了全面的綜述，重點介紹了事件攝像機的應用和解鎖算法。我們從事件攝像頭的工作原理、可用的實際傳感器以及它們所執行的任務，從低級視覺（特征檢測和跟蹤、光流等）到高級視覺（重建、分割、識別）。我們還討論了用于處理事件的技術，包括基于學習的技術，以及用于這些新型傳感器的專用處理器，如spiking神經網絡。此外，我們還強調了有待解決的挑戰，以及在尋找一種更有效的、生物啟發的機器感知世界和與世界互動方式方面所面臨的機遇。

轉載于:https://www.cnblogs.com/wongyi/p/11089882.html

總結

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