摘要
本发明属于机器视觉目标检测技术领域,具体为一种基于三维几何感知的事件相机动目标检测方法、系统与设备。首先将事件的时间维看作第三维,结合像素坐标构成事件点云;随后通过伴生极性嵌入与单极性转换,生成更加稠密的状态点云;再基于时空一致性的密度聚类和噪声滤除生成时空均匀的三维点云;对三维柱状/面状结构进行建模,并设计模型与数据驱动的几何特征提取网络对三维点云进行特征提取;然后通过两阶段几何感知深度检测网络对噪声事件和背景事件进行滤除,输出目标事件;最后,通过序列事件关联对几何结构的运动速度与方向进行估计,剔除虚假目标。本发明利用几何结构差异,区分运动目标与运动背景,进而实现运动目标检测。
技术关键词
深度检测网络
特征提取网络
噪声事件
点云
事件相机
可读存储介质
运动
滤除噪声
面状结构
验证特征
强化特征
特征提取模块
计算机
像素
柱状
处理器
坐标
数学模型
系统为您推荐了相关专利信息
特征点
拼接方法
深度学习模型训练
激光雷达点云数据
拼接算法
三维图形渲染技术
地形数据处理
插值法
点云
插值方法
卷积神经网络学习
特征提取网络
样本
图像
特征金字塔
激光雷达点云数据
分辨方法
标签
卷积神经网络提取
激光雷达传感器