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申请/专利权人：首都师范大学

摘要：本发明提出一种基于事件相机的的数据处理及运动估计方法及装置，其中方法包括，获取事件流数据，并获取事件流数据对应的更新时间；根据更新时间对事件流数据进行预处理编码，得到事件流数据对应的编码数据；并对编码数据通过下采样方法进行处理，生成训练数据；将事件流数据恢复成事件量图，对事件量图通过下采样方法进行处理，生成二值自监督图像；将训练数据输入神经网络中进行训练，并利用自监督图像以及整体损失函数进行训练损失计算，完成神经网络的训练；通过训练完成后的神经网络进行运动估计。该方法通过脉冲神经网络对编码数据进行处理，可以用于运动估计，光流估计，物体追踪等应用。

主权项：1.一种基于事件相机的数据处理及运动估计方法，其特征在于，包括以下步骤：获取事件流数据，并获取所述事件流数据对应的更新时间；根据所述更新时间对所述事件流数据进行预处理编码，得到所述事件流数据对应的编码数据；并对所述编码数据通过下采样方法进行处理，生成训练数据；将所述事件流数据恢复成事件量图，对所述事件量图通过所述下采样方法进行处理，生成二值自监督图像；将所述训练数据输入神经网络中进行训练，并利用所述自监督图像以及整体损失函数进行训练损失计算，完成所述神经网络的训练；通过训练完成后的神经网络进行运动估计；其中，根据所述更新时间对所述事件流数据进行预处理编码，得到所述事件流数据对应的编码数据，包括：根据采样时间进行事件截取；通过“事件-时间”的编码方式对截取的事件循环编码；输出编码数据；所述通过“事件-时间”的编码方式对截取的事件循环编码，包括：将所述截取的事件均分为N部分；对均分的第n个部分，在“事件”通道上逐像素计算事件累积量并做归一化处理；在“时间”通道上对每个像素点上的最后发生事件的时间数据进行归一化处理；通过组合所述“事件”通道与所述“时间”通道得到“事件-时间”双通道编码数据；重复上个步骤，直到所述N部分事件均处理完毕；将所述双通道编码数据组合得到“事件-时间”四通道编码数据；所述将所述事件流数据恢复成事件量图，对所述事件量图通过所述下采样方法进行处理，生成二值自监督图像，包括：根据采样时间进行事件截取；对所述截取的时间逐像素计算事件的累积量，获取事件量数据；采用下采样方法对所述事件量数据尺寸进行处理，并过滤所述事件量数据中的噪声数据；获取每个像素上事件的累积量的值映射到二值图的灰度值，输出与编码数据尺寸相同的单通道二值自监督图像。

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权利要求：

百度查询： 首都师范大学 基于事件相机的数据处理及运动估计方法及装置