JP6226876B2 - 非同期光センサに基づいてオプティカルフローを推定する方法 - Google Patents
非同期光センサに基づいてオプティカルフローを推定する方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP6226876B2 JP6226876B2 JP2014548165A JP2014548165A JP6226876B2 JP 6226876 B2 JP6226876 B2 JP 6226876B2 JP 2014548165 A JP2014548165 A JP 2014548165A JP 2014548165 A JP2014548165 A JP 2014548165A JP 6226876 B2 JP6226876 B2 JP 6226876B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- pixel
- time
- events
- event
- estimated
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 44
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 title claims description 37
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 40
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 claims description 20
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 13
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 10
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 8
- 238000009499 grossing Methods 0.000 claims description 4
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 11
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000013139 quantization Methods 0.000 description 4
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 3
- 210000001525 retina Anatomy 0.000 description 3
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 3
- 108010076504 Protein Sorting Signals Proteins 0.000 description 2
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 2
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 2
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 2
- 230000000739 chaotic effect Effects 0.000 description 2
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 2
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 2
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 2
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 2
- 241000238631 Hexapoda Species 0.000 description 1
- 230000036982 action potential Effects 0.000 description 1
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 239000012141 concentrate Substances 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 230000001934 delay Effects 0.000 description 1
- 230000003111 delayed effect Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 230000004907 flux Effects 0.000 description 1
- 238000002347 injection Methods 0.000 description 1
- 239000007924 injection Substances 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000006461 physiological response Effects 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 238000002310 reflectometry Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000002207 retinal effect Effects 0.000 description 1
- 230000000630 rising effect Effects 0.000 description 1
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 1
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 description 1
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 1
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 1
- 230000009012 visual motion Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/50—Context or environment of the image
- G06V20/52—Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/20—Analysis of motion
- G06T7/269—Analysis of motion using gradient-based methods
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Photometry And Measurement Of Optical Pulse Characteristics (AREA)
Description
- エネルギーベースの方法は、フーリエドメインで定義される速度適応フィルタの出力に従ってオプティカルフローを表現する。
- 位相ベースの方法は、帯域通過フィルタ出力に関して画像速度を推定する。
- 相関ベースの方法は、時間的に隣接する画像中の小さい空間的近傍間で最良マッチを探す。
- 差分または勾配ベースの方法は、画像光度の時空的導関数、および一定照度の仮定を使用する。
- 場面に面して配列された画素行列を有する光センサから生じる非同期情報を受け取ることであって、非同期情報が、行列の各画素につき、この画素を源とし場面中の変光に応じた連続的なイベントを含むこと、
- 画素行列中の推定場所および推定時間について、推定場所の空間的近傍にある画素を源とし、推定時間に対して定義される時間区間で発生したイベントのセットを選択することであって、セットが、空間的近傍の画素ごとに、多くても1つのイベントを有すること、および、
- 選択されたセットのイベントの発生時間の変動を、行列中での、これらのイベントが源とする画素の位置の関数として量子化することを含む。
− 場面に面して配列される画素行列を有し、非同期情報を送達するように適合された光センサであって、非同期情報が、行列の各画素につき、この画素を源とし場面中の変光に応じた連続的なイベントを含む、光センサと、
− コンピュータと、を備え、コンピュータは、画素行列中の推定場所および推定時間について、
* 推定場所の空間的近傍に含まれる画素を源とし、推定時間に対して定義される時間区間で発生したイベントのセットを選択するステップであって、セットが、空間的近傍の画素ごとに、多くても1つのイベントを有するステップと、
* 選択されたセットのイベントの発生時間の変動を、行列中での、これらのイベントが源とする画素の位置の関数として量子化するステップとを実行する。
Σe(p+Δp)=Σe(p)+∇Σe.Δp+o(||Δp||)
上式で、
15 集光光学部品
20 コンピュータ
p 画素行列中の推定場所
t 推定時間
πp 推定場所の空間的近傍
θ 推定時間に対して定義される時間区間
Sp,t イベントのセット
T 事前定義済み継続時間
Claims (14)
- オプティカルフローを推定する方法であって、
− 場面に面して配列された画素行列を有する光センサ(10)から生じる非同期情報を受け取るステップであって、前記非同期情報が、前記画素行列の各画素につき、前記画素を源とし前記場面中の変光に応じた連続的なイベントを含むステップと、
− 前記画素行列中の推定場所(p)および推定時間(t)について、前記推定場所の空間的近傍(πp)にある画素を源とし、前記推定時間に対して定義される時間区間(θ)で発生したイベントのセット(Sp,t)を選択するステップであって、前記セットが、前記空間的近傍の画素ごとに、多くても1つのイベントを有するステップと、
− 前記選択されたセットの前記イベントの発生時間の変動を、前記画素行列中での、前記イベントが源とする前記画素の位置の関数として量子化するステップと、
を含むことを特徴とする方法。 - 前記変動を量子化する前記ステップが、前記選択されたセット(Sp,t)の前記イベントが空間−時間表現において前記推定場所の周りで呈する傾斜を推定するステップを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記傾斜を推定する前に、イベントの前記選択されたセット(Sp,t)に対して空間−時間表現において平滑化操作を実施するステップを含むことを特徴とする請求項2に記載の方法。
- 前記画素行列が2次元であり、前記変動を量子化する前記ステップが、前記空間−時間表現において、前記選択されたセット(Sp,t)の前記イベントに対する最小距離を呈する平面を決定するステップを含むことを特徴とする請求項2または3に記載の方法。
- 前記画素行列が1次元であり、前記変動を量子化する前記ステップが、前記空間−時間表現において、前記選択されたセット(Sp,t)の前記イベントに対する最小距離を呈する直線を決定するステップを含むことを特徴とする請求項2または3に記載の方法。
- 前記変動を量子化する前記ステップがさらに、前記選択されたセット(Sp,t)の前記イベントが前記空間−時間表現において前記推定場所の周りで呈する2次導関数を推定することを含むことを特徴とする請求項2から5のいずれか一項に記載の方法。
- 前記画素行列の画素を源とする前記イベントがそれぞれ、いくつかの可能な極性のうちの極性を有し、前記推定場所および前記推定時間について選択されたイベントの前記セット(Sp,t)が、いずれかの極性のイベントからなることを特徴とする請求項1から6のいずれか一項に記載の方法。
- 前記画素行列の各画素につき、前記画素を源とする一番最近のイベントの発生時間が記憶され、前記推定場所および前記推定時間についてイベントの前記セット(Sp,t)を選択する前記ステップが、
− 前記推定時間に対して定義された前記時間区間中にあり前記推定場所の前記空間的近傍の画素について記憶された発生時間を有する各イベントを、前記セットに含めるステップを含むことを特徴とする請求項1から7のいずれか一項に記載の方法。 - 前記画素行列の前記画素を源とする前記イベントがそれぞれ、2つの可能な極性のうちの極性を有し、前記推定場所および前記推定時間について選択されたイベントの前記セット(Sp,t)が、同じ極性のイベントからなることを特徴とする請求項1から7のいずれか一項に記載の方法。
- 前記画素行列の各画素および可能な各極性につき、前記画素を源とし前記極性を有する一番最近のイベントの発生時間が記憶され、前記推定場所および前記推定時間についてイベントの前記セット(Sp,t)を選択する前記ステップが、所与の極性を有するイベントを前記推定場所で受け取るのに続いて、
− 前記所与の極性を有する各イベントであって、前記推定時間に対して定義された前記時間区間中にあり前記推定場所の前記空間的近傍の画素について記憶された発生時間を有する各イベントを、前記セットに含めるステップを含むことを特徴とする請求項9に記載の方法。 - 前記時間区間(θ)が、前記推定時間で終わる事前定義済み継続時間(T)の期間であることを特徴とする請求項1から10のいずれか一項に記載の方法。
- イベントのセット(Sp,t)を選択する前記ステップ、および前記発生時間の前記変動を量子化する前記ステップが、イベントが検出される画素の位置を推定場所とし、前記イベントの検出の瞬間を推定時間とすることによって、実行されることを特徴とする請求項1から11のいずれか一項に記載の方法。
- イベントの前記セット(Sp,t)を選択する前記ステップが、前記画素行列の画素を源とするイベントの検出に応答して検出の瞬間に実施され、しきい値を超えるいくつかのイベントをイベントの前記セットが含むという条件で、前記発生時間の前記変動を量子化する前記ステップが実施されて動き情報が更新されることを特徴とする請求項12に記載の方法。
- オプティカルフローを推定するためのデバイスであって、
− 場面に面して配列される画素行列を有し、非同期情報を出力するように適合された光センサであって、前記非同期情報が、前記画素行列の各画素につき、前記画素を源とし前記場面中の変光に応じた連続的なイベントを含む、光センサと、
− コンピュータと、
を備え、前記コンピュータが、前記画素行列中の推定場所および推定時間について、
* 前記推定場所の空間的近傍に含まれる画素を源とし、前記推定時間に対して定義される時間区間で発生したイベントのセットを選択するステップであって、前記セットが、前記空間的近傍の画素ごとに、多くても1つのイベントを有するステップと、
* 前記選択されたセットの前記イベントの発生時間の変動を、前記画素行列中での、前記イベントが源とする前記画素の位置の関数として量子化するステップとを実行することを特徴とするデバイス。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
FR1162137A FR2985065B1 (fr) | 2011-12-21 | 2011-12-21 | Procede d'estimation de flot optique a partir d'un capteur asynchrone de lumiere |
FR1162137 | 2011-12-21 | ||
PCT/FR2012/053066 WO2013093378A1 (fr) | 2011-12-21 | 2012-12-21 | Procede d'estimation de flot optique a partir d'un capteur asynchrone de lumiere |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2015507261A JP2015507261A (ja) | 2015-03-05 |
JP6226876B2 true JP6226876B2 (ja) | 2017-11-08 |
Family
ID=47628322
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2014548165A Active JP6226876B2 (ja) | 2011-12-21 | 2012-12-21 | 非同期光センサに基づいてオプティカルフローを推定する方法 |
Country Status (10)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US9213902B2 (ja) |
EP (1) | EP2795580B1 (ja) |
JP (1) | JP6226876B2 (ja) |
KR (1) | KR101991343B1 (ja) |
CN (1) | CN104205169B (ja) |
AU (1) | AU2012356462A1 (ja) |
CA (1) | CA2859900C (ja) |
ES (1) | ES2767295T3 (ja) |
FR (1) | FR2985065B1 (ja) |
WO (1) | WO2013093378A1 (ja) |
Families Citing this family (50)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
FR2985065B1 (fr) * | 2011-12-21 | 2014-01-10 | Univ Paris Curie | Procede d'estimation de flot optique a partir d'un capteur asynchrone de lumiere |
EP2677500B1 (en) * | 2012-06-19 | 2021-06-23 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Event-based image processing apparatus and method |
KR102091473B1 (ko) * | 2014-01-07 | 2020-04-14 | 삼성전자주식회사 | 이벤트 기반 센서를 이용한 피사체의 움직임 분석 방법 |
FR3020699A1 (fr) * | 2014-04-30 | 2015-11-06 | Centre Nat Rech Scient | Procede de suivi de forme dans une scene observee par un capteur asynchrone de lumiere |
US10147024B2 (en) * | 2014-09-16 | 2018-12-04 | Qualcomm Incorporated | Interfacing an event based system with a frame based processing system |
US9967500B2 (en) * | 2014-09-29 | 2018-05-08 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Systems and methods of selective output for reducing power |
US9923004B2 (en) | 2014-09-30 | 2018-03-20 | Qualcomm Incorporated | Hardware acceleration of computer vision feature detection |
US10515284B2 (en) | 2014-09-30 | 2019-12-24 | Qualcomm Incorporated | Single-processor computer vision hardware control and application execution |
US9762834B2 (en) | 2014-09-30 | 2017-09-12 | Qualcomm Incorporated | Configurable hardware for computing computer vision features |
US9986179B2 (en) | 2014-09-30 | 2018-05-29 | Qualcomm Incorporated | Sensor architecture using frame-based and event-based hybrid scheme |
US9940533B2 (en) | 2014-09-30 | 2018-04-10 | Qualcomm Incorporated | Scanning window for isolating pixel values in hardware for computer vision operations |
US9838635B2 (en) | 2014-09-30 | 2017-12-05 | Qualcomm Incorporated | Feature computation in a sensor element array |
US10728450B2 (en) | 2014-09-30 | 2020-07-28 | Qualcomm Incorporated | Event based computer vision computation |
US20170132466A1 (en) | 2014-09-30 | 2017-05-11 | Qualcomm Incorporated | Low-power iris scan initialization |
US9554100B2 (en) | 2014-09-30 | 2017-01-24 | Qualcomm Incorporated | Low-power always-on face detection, tracking, recognition and/or analysis using events-based vision sensor |
JP6346547B2 (ja) * | 2014-11-26 | 2018-06-20 | 公立大学法人広島市立大学 | 方向指示装置及び方向指示方法 |
FR3033973A1 (fr) * | 2015-03-16 | 2016-09-23 | Univ Pierre Et Marie Curie Paris 6 | Procede de reconstruction 3d d'une scene |
FR3033914A1 (fr) * | 2015-03-16 | 2016-09-23 | Univ Pierre Et Marie Curie (Paris 6) | Procede de traitement d'un signal asynchrone |
US9704056B2 (en) | 2015-04-02 | 2017-07-11 | Qualcomm Incorporated | Computing hierarchical computations for computer vision calculations |
KR102307055B1 (ko) * | 2015-04-28 | 2021-10-01 | 삼성전자주식회사 | 이벤트 기반 센서의 출력에 기초하여 정적 패턴을 추출하는 방법 및 장치 |
CN105203045B (zh) * | 2015-07-02 | 2018-07-06 | 天津师范大学 | 一种基于异步时域视觉传感器的产品形状完整性检测系统及检查方法 |
EP3120897A1 (en) | 2015-07-22 | 2017-01-25 | Université Pierre et Marie Curie (Paris 6) | Method for downsampling a signal outputted by an asynchronous sensor |
CN105160703B (zh) * | 2015-08-25 | 2018-10-19 | 天津师范大学 | 一种使用时域视觉传感器的光流计算方法 |
US10260862B2 (en) | 2015-11-02 | 2019-04-16 | Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. | Pose estimation using sensors |
CN105957060B (zh) * | 2016-04-22 | 2019-01-11 | 天津师范大学 | 一种基于光流分析的tvs事件分簇方法 |
JP6759785B2 (ja) * | 2016-07-12 | 2020-09-23 | 日本製鉄株式会社 | 液面形状の抽出方法、装置及びプログラム |
KR20180014992A (ko) | 2016-08-02 | 2018-02-12 | 삼성전자주식회사 | 이벤트 신호 처리 방법 및 장치 |
US10110913B2 (en) * | 2016-09-30 | 2018-10-23 | Intel Corporation | Motion estimation using hybrid video imaging system |
FR3057428A1 (fr) * | 2016-10-11 | 2018-04-13 | Commissariat A L'energie Atomique Et Aux Energies Alternatives | Dispositif electronique d'analyse d'une scene |
US10984235B2 (en) | 2016-12-16 | 2021-04-20 | Qualcomm Incorporated | Low power data generation for iris-related detection and authentication |
US10614332B2 (en) | 2016-12-16 | 2020-04-07 | Qualcomm Incorportaed | Light source modulation for iris size adjustment |
EP3393122A1 (en) * | 2017-04-18 | 2018-10-24 | Oculus VR, LLC | Event camera |
US10237481B2 (en) * | 2017-04-18 | 2019-03-19 | Facebook Technologies, Llc | Event camera for generation of event-based images |
CN110692083B (zh) * | 2017-05-29 | 2024-01-05 | 苏黎世大学 | 用于动态视觉传感器的块匹配光流和立体视觉 |
US10447920B2 (en) | 2017-07-05 | 2019-10-15 | Intel Corporation | Micro-saccadic actuation for an event camera |
US10466779B1 (en) * | 2017-07-24 | 2019-11-05 | Facebook Technologies, Llc | Event camera for eye tracking |
US11875545B2 (en) * | 2018-01-11 | 2024-01-16 | Gensight Biologics | Method and device for processing asynchronous signals generated by an event-based light sensor |
EP3543898A1 (en) * | 2018-03-21 | 2019-09-25 | Robert Bosch Gmbh | Fast detection of secondary objects that may intersect the trajectory of a moving primary object |
CN108449557B (zh) * | 2018-03-23 | 2019-02-15 | 上海芯仑光电科技有限公司 | 像素采集电路、光流传感器和光流及图像信息采集系统 |
CN108961318B (zh) * | 2018-05-04 | 2020-05-15 | 上海芯仑光电科技有限公司 | 一种数据处理方法及计算设备 |
CN109190581B (zh) * | 2018-09-17 | 2023-05-30 | 金陵科技学院 | 图像序列目标检测识别方法 |
EP3690736A1 (en) | 2019-01-30 | 2020-08-05 | Prophesee | Method of processing information from an event-based sensor |
EP3694202A1 (en) | 2019-02-11 | 2020-08-12 | Prophesee | Method of processing a series of events received asynchronously from an array of pixels of an event-based light sensor |
CN113412413A (zh) * | 2019-04-25 | 2021-09-17 | 普罗费塞公司 | 用于对振动进行成像和感测的系统和方法 |
CN112399032B (zh) * | 2019-08-13 | 2022-05-31 | 天津大学青岛海洋技术研究院 | 一种基于检测器的脉冲式图像传感器的光流获取方法 |
EP3879816B1 (en) * | 2020-03-11 | 2024-02-28 | Prophesee | Event filtering method for operating an event-based image sensor |
US11871156B2 (en) * | 2020-04-02 | 2024-01-09 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Dynamic vision filtering for event detection |
US11843879B2 (en) * | 2020-12-15 | 2023-12-12 | Raytheon BBN Technologies, Corp. | Systems, devices, and methods for pixel frequency filtering for an event camera |
CN113038040B (zh) * | 2021-03-03 | 2023-03-24 | 深圳市丛矽微电子科技有限公司 | 一种事件相机、阈值调整方法及系统 |
WO2024069805A1 (ja) * | 2022-09-28 | 2024-04-04 | 株式会社ソニー・インタラクティブエンタテインメント | 信号処理回路、信号処理方法およびプログラム |
Family Cites Families (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP3932782B2 (ja) * | 2000-08-03 | 2007-06-20 | 株式会社ノーリツ | 部屋監視装置 |
KR100421740B1 (ko) * | 2000-11-14 | 2004-03-10 | 삼성전자주식회사 | 객체 활동 모델링 방법 |
EP1376471A1 (en) * | 2002-06-19 | 2004-01-02 | STMicroelectronics S.r.l. | Motion estimation for stabilization of an image sequence |
US7379563B2 (en) * | 2004-04-15 | 2008-05-27 | Gesturetek, Inc. | Tracking bimanual movements |
EP1958433B1 (en) | 2005-06-03 | 2018-06-27 | Universität Zürich | Photoarray for detecting time-dependent image data |
AT502551B1 (de) * | 2005-06-15 | 2010-11-15 | Arc Seibersdorf Res Gmbh | Verfahren und bildauswertungseinheit zur szenenanalyse |
US20070280507A1 (en) * | 2006-06-01 | 2007-12-06 | Beddhu Murali | Apparatus and Upwind Methods for Optical Flow Velocity Estimation |
US8665333B1 (en) * | 2007-01-30 | 2014-03-04 | Videomining Corporation | Method and system for optimizing the observation and annotation of complex human behavior from video sources |
JP4341705B2 (ja) * | 2007-07-17 | 2009-10-07 | トヨタ自動車株式会社 | 車載画像処理装置 |
CN101216941B (zh) * | 2008-01-17 | 2010-04-21 | 上海交通大学 | 剧烈光照变化下基于角点匹配与光流法的运动估计方法 |
US8509489B2 (en) * | 2009-10-05 | 2013-08-13 | The United States Of America, As Represented By The Secretary Of The Navy | System and method for estimating velocity from image sequence with first order continuity |
FR2985065B1 (fr) * | 2011-12-21 | 2014-01-10 | Univ Paris Curie | Procede d'estimation de flot optique a partir d'un capteur asynchrone de lumiere |
EP2677500B1 (en) * | 2012-06-19 | 2021-06-23 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Event-based image processing apparatus and method |
KR101978967B1 (ko) * | 2012-08-01 | 2019-05-17 | 삼성전자주식회사 | 제스처의 방향에 기초하여 상기 제스처를 인식하는 제스처 인식 장치와 제스처 인식 방법 |
JP2014186004A (ja) * | 2013-03-25 | 2014-10-02 | Toshiba Corp | 計測装置、方法及びプログラム |
-
2011
- 2011-12-21 FR FR1162137A patent/FR2985065B1/fr not_active Expired - Fee Related
-
2012
- 2012-12-21 KR KR1020147019516A patent/KR101991343B1/ko active IP Right Grant
- 2012-12-21 US US14/366,103 patent/US9213902B2/en active Active
- 2012-12-21 ES ES12819105T patent/ES2767295T3/es active Active
- 2012-12-21 AU AU2012356462A patent/AU2012356462A1/en not_active Abandoned
- 2012-12-21 CA CA2859900A patent/CA2859900C/fr active Active
- 2012-12-21 EP EP12819105.3A patent/EP2795580B1/fr active Active
- 2012-12-21 JP JP2014548165A patent/JP6226876B2/ja active Active
- 2012-12-21 CN CN201280070050.6A patent/CN104205169B/zh active Active
- 2012-12-21 WO PCT/FR2012/053066 patent/WO2013093378A1/fr active Application Filing
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CA2859900C (fr) | 2019-08-13 |
KR20140130106A (ko) | 2014-11-07 |
EP2795580B1 (fr) | 2019-12-18 |
ES2767295T3 (es) | 2020-06-17 |
US9213902B2 (en) | 2015-12-15 |
US20140363049A1 (en) | 2014-12-11 |
FR2985065B1 (fr) | 2014-01-10 |
FR2985065A1 (fr) | 2013-06-28 |
CA2859900A1 (fr) | 2013-06-27 |
JP2015507261A (ja) | 2015-03-05 |
AU2012356462A1 (en) | 2014-07-10 |
KR101991343B1 (ko) | 2019-06-20 |
WO2013093378A1 (fr) | 2013-06-27 |
CN104205169B (zh) | 2018-07-31 |
EP2795580A1 (fr) | 2014-10-29 |
CN104205169A (zh) | 2014-12-10 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6226876B2 (ja) | 非同期光センサに基づいてオプティカルフローを推定する方法 | |
KR102326789B1 (ko) | 비동기식 광센서로 관찰한 장면에서 모양을 추적하는 방법 | |
Pan et al. | Bringing a blurry frame alive at high frame-rate with an event camera | |
Baldwin et al. | Time-ordered recent event (TORE) volumes for event cameras | |
KR102627794B1 (ko) | 이벤트 기반 센서로부터 신호를 출력하는 방법 및 이러한 방법을 사용하는 이벤트 기반 센서 | |
CN113034634B (zh) | 基于脉冲信号的自适应成像方法、系统及计算机介质 | |
CN107750372B (zh) | 一种场景三维重建的方法、装置及计算机可读介质 | |
US11871125B2 (en) | Method of processing a series of events received asynchronously from an array of pixels of an event-based light sensor | |
Sellent et al. | Motion field estimation from alternate exposure images | |
Zhao et al. | Super resolve dynamic scene from continuous spike streams | |
CN112084826A (zh) | 图像处理方法、图像处理设备以及监控系统 | |
CN104182940B (zh) | 一种模糊图像恢复方法及系统 | |
Xu et al. | Denoising for dynamic vision sensor based on augmented spatiotemporal correlation | |
Rajakaruna et al. | Image deblurring for navigation systems of vision impaired people using sensor fusion data | |
Low et al. | Superevents: Towards native semantic segmentation for event-based cameras | |
Scheerlinck | How to see with an event camera | |
KR102372988B1 (ko) | 시계열 이벤트를 이용하여 카메라의 자세 변화 결과를 추정하기 위한 학습 방법 및 학습 장치 그리고 이를 이용한 테스트 방법 및 테스트 장치 | |
CN115099262A (zh) | 时空脉冲信号的上采样方法、装置、设备及存储介质 | |
Cui et al. | Multi-width Activation and Multiple Receptive Field Networks for Dynamic Scene Deblurring. | |
Han et al. | Motion-Aware Video Frame Interpolation | |
CN117647263A (zh) | 基于非线性优化的单光子相机视觉惯性里程计方法及系统 | |
Hutchison | Signed coded exposure sequences for velocity and shape estimation from a single photo |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20151113 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20161109 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20161121 |
|
A601 | Written request for extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601 Effective date: 20170220 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20170911 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20171010 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6226876 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |