计算机科学>计算机视觉与模式识别
标题: 基于图的快速对象识别异步事件处理
摘要: 与传统摄像机不同,事件摄像机捕获异步事件流,其中每个事件对像素位置、触发时间和亮度变化的极性进行编码。 本文介绍了一种新的基于图形的事件摄像机框架,即SlideGCN。 与最近使用事件组作为输入的一些基于图形的方法不同,我们的方法可以有效地处理事件-事件数据,解锁事件数据的低延迟特性,同时仍然保持图形的内部结构。 为了快速构建图,我们开发了一种半径搜索算法,该算法更好地利用了事件云的部分规则结构,而不是基于k-d树的通用方法。 实验表明,与现有的基于图形的方法相比,我们的方法将计算复杂度降低了100倍,同时在目标识别方面保持了最先进的性能。 此外,我们用我们的方法验证了事件处理的优越性。 当状态变得稳定时,我们可以给出高置信度的预测,从而进行早期识别。 项目页面:\url{ 此https URL }.