一种基于状态空间模型的事件相机单目深度估计方法

本发明涉及事件相机与人工智能计算机视觉领域，具体为一种基于状态空间模型的事件相机单目深度估计方法，包括：准备包含事件数据和其对应深度图的数据集；将事件数据预处理为时空体素形式；计算事件分布图作为先验知识；构建事件状态空间模块，包括多频状态空间模块和事件分布门控单元；构建基于视觉的选择性状态空间模型，用于编码事件数据的空间特征；构建密集残差块作为解码器生成所需的密集深度图。本发明旨在在事件先验的指导下，在状态空间模型中全面整合时间、频率和空间信息，增强模型对异步稀疏事件数据的建模能力，提高深度估计的准确度。本发明有助于提升机器人导航、自动驾驶、虚拟现实等实际应用对复杂三维现实场景感知的鲁棒性。