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摘要：本发明公开的基于特征相似度匹配的事件相机多任务统一方法与系统，属于计算机视觉领域。本发明利用立体视觉系统记录高时间分辨率的、异步的事件脉冲流；根据该事件脉冲流生成同步的、矩阵形式的、能够输入神经网络的事件体素；确定特征匹配的参考矩阵、目标矩阵，利用神经网络对事件体素的每个像素进行特征编码，生成像素间具有辨别性的参考特征图、目标特征图；根据特征的相似度匹配，计算参考特征图和目标特征图两两像素之间的相似度，获得参考特征图和目标特征图之间的像素偏移矩阵；对像素偏移矩阵细化微调，将细化微调后的像素偏移矩阵转化为光流、视差、深度；通过引入特征相似度匹配策略，实现光流估计、视差估计和深度估计的多任务方法统一。
主权项：1.一种基于特征相似度匹配的事件相机多任务统一方法，其特征在于：包括如下步骤，步骤101：利用两个或多个事件相机组成立体视觉系统，基于该立体视觉系统记录高时间分辨率的、异步的事件脉冲流，去除畸变、完成极线矫正后，获得至少两个视角下的事件脉冲流E；步骤102：基于预定的采样间隔dt，对异步事件流进行切分和预处理，生成同步的、矩阵形式的、能够输入神经网络的事件体素V；步骤103：根据不同的任务，确定特征匹配的参考矩阵V0、目标矩阵V1，视差、深度估计的参考矩阵和目标矩阵是来自不同视角的事件体素，光流估计的参考矩阵和目标矩阵是来自不同时刻的事件体素，利用神经网络对事件体素的每个像素进行特征编码，生成像素间具有辨别性的参考特征图M0、目标特征图M1；步骤104：基于特征相似度匹配，计算参考特征图M0和目标特征图M1两两像素之间的相似度C，并基于相似度建立参考特征图和目标特征图像素间的一一对应关系，获得参考特征图和目标特征图之间的像素偏移矩阵D；步骤105：利用多尺度迭代优化、上下文传播、残差优化，对像素偏移矩阵D做进一步细化微调，并将细化微调后的像素偏移矩阵转化为光流f、视差p、深度d，实现光流估计、视差估计、深度估计的多任务统一。
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百度查询： 北京理工大学 基于特征相似度匹配的事件相机多任务统一方法与系统
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