一种基于事件相机的检测物体运动强度的方法技术

本发明专利技术提供了一种基于事件相机的物体运动强度检测的方法，包括S1.采集噪声基数；S2.物体运动检测；S3.光流统计；以及S4.运动强度计算。本发明专利技术方法，利用动态视觉传感器返回的光流数据进行物体运动强度检测，使用触发点概率分布统计的方法，计算出触发点的数量而无需进行目标检测和噪声滤波处理，从而解决现有方法存在的数据采集困难、算法训练复杂、实时检测难的问题；本发明专利技术方法，针对事件相机的光流数据，利用概率分布统计，进行物体运动强度检测，和已有算法相比，无需大规模数据采集、模型训练、大量计算，使得算法计算更简单，方便在嵌入式设备上使用。

【技术实现步骤摘要】
一种基于事件相机的检测物体运动强度的方法
本专利技术属于计算机视觉领域，特别涉及一种基于事件相机的检测物体运动强度的方法。
技术介绍
随着人工智能技术的发展，近年来的人工智能技术的落地应用越来越多。其中人工智能技术的图像识别技术，在各个行业，都有广泛的应用。比如，在畜牧业中检测家禽的活跃度，在安防领域监控物体移动异常，运输业中检测物体颠簸程度等等。在物体运动强度检测方面，一般是将物体从图中识别出来，然后进行跟踪统计计算。当前主流的图像识别技术，主要是基于CNN卷积神经网络的深度学习技术，该技术具有适应性强、准确度高，抗干扰能力强等特点，而受到市场的青睐。但是，就目前来说，该技术应用难度高，深度卷积神经网络，实时的检测运算，需要高性能的CPU和GPU，往往需要将图片数据，发送到服务器，然后由服务器进行处理。此外，还需要标记好的上百万的大规模的图片，进行训练，采集和标记图片，是一件耗时耗力的工作。在现有技术中，使用CNN卷积神经网络进行图像识别，存在需要大规模数据集采集、长时间模型训练、大规模数据计算等问题。
技术实现思路
本专利技术提供了一种基于事件相机的物体运动强度检测的方法，解决了数据采集困难、算法训练复杂、实时检测难的技术问题。本专利技术的技术方案如下：一种基于事件相机的物体运动强度检测的方法，包括以下步骤：S1.采集噪声基数：将事件相机对准要检测的目标空间区域，确保所述目标空间区域范围内，没有运动的物体；然后，在不同光照强度下，保存事件相机返回的光流数据，计算得到不同光照下的噪声基数；S2.物体运动检测：保持事件相机检测的目标空间区域和步骤S1中采集噪声基数的所述目标空间区域一致，将物体运动区域范围内的光流数据返回；S3.光流统计：将步骤S2中的一定时间范围内的物体运动区域范围内的光流数据，进行概率分布统计，分别得到该时间范围内的光流像素数量和对应光流速度；以及S4.运动强度计算：将统计好的光流数据，减去对应光照强度下的噪声基数，得到目标的光流总量，使用光流总量，除以运动物体数量，得到每个物体运动强度的平均值。优选的，在上述物体运动强度检测的方法中，在步骤S1中，首先，将事件相机对准要检测的目标空间区域，确保目标区域范围内没有运动的物体；同时调整焦距，让目标物体，在成像时占据的像素数量在规定范围内；然后，开启事件相机，持续对目标空间范围就进行数据采集，记录这段时间范围内，每个像素点被触发的次数；同时，每个像素点被触发的同时，还伴随着一个速度值，即该像素对应位置物体运动的速度，这个速度由事件相机产生。优选的，在上述物体运动强度检测的方法中，其特征在于，在步骤S2中，物体在检测区域内主动运动时，事件相机将捕捉到相应的运动区域；发生运动的区域，对应的像素点被触发；运动的物体运动频繁，像素点被触发的次数就越多；运动的物体越多，像素被触发的数量也越多；同样，事件相机返回了一个速度，得到了物体运动时的光流数据。优选的，在上述物体运动强度检测的方法中，在步骤S3中，其中，所述光流数据具有数量、方向、速度三个属性值。优选的，在上述物体运动强度检测的方法中，在步骤S3中，光流数据原图，是视觉上的效果，对应的数据结构是一个三维结构，为[n,m,v]，n为像素编号，即第n个像素；m为第n个像素被触发的次数m，v为触发时，像素对应区域物体运动的速度v，速度v的范围为1～256，其为相对值；将物体运动速度v为1的光流数据，绘制成概率统计直方图A，横轴表示第n个像素，纵轴表示该像素在一段时间范围内被触发的次数m，同时，将步骤S1中采集的、相同时长的速度v为1时的噪声基数，用同样的方法，绘制成概率统计直方图B；最后，用直方图A的纵轴值，减去直方图B纵轴值，最终得到每个像素各自在速度为1时的减去噪声后的被触发次数，以此类推，计算速度v为2至256的概率分布，计算公式如下：这样，得到在某个速度v下，每个像素被触发次数的概率分布，将所有速度加起来，得到速度和S:优选的，在上述物体运动强度检测的方法中，在步骤S4中，其中，物体运动强度J的计算公式为：其中，物体运动时，S为所有速度的相加，N为区域范围内物体的数量。根据本专利技术的技术方案，产生的有益效果是:本专利技术的基于事件相机的物体运动强度检测的方法，利用动态视觉传感器返回的光流数据进行物体运动强度检测，使用触发点概率分布统计的方法，计算出触发点的数量而无需进行目标检测和噪声滤波处理，从而解决现有方法存在的数据采集困难、算法训练复杂、实时检测难的问题；本专利技术方法，针对事件相机的光流数据，利用概率分布统计，进行物体运动强度检测，和已有算法相比，无需大规模数据采集、模型训练、大量计算，使得算法计算更简单，方便在嵌入式设备上使用。为了更好地理解和说明本专利技术的构思、工作原理和专利技术效果，下面结合附图，通过具体实施例，对本专利技术进行详细说明如下：附图说明为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。图1为本专利技术的基于事件相机的物体运动强度检测的方法的流程图；图2是采集噪声基数的示意图；图3是物体运动检测的示意图；以及图4是光流统计计算的示意图。具体实施方式本专利技术的基于事件相机的物体运动强度检测的方法，将事件相机返回的光流数据，进行概率分布统计计算，得到区域内被触发的光流像素的信息，即，光流像素数量和光流速度；利用被触发的光流数量和速度，计算出区域内物体运动的活跃程度，即，经过一段时间段的累计统计计算，得到区域范围内某个时间段物体的移动信息，进而得到区域范围内物体的运动强度。专利技术方法处理事件相机光流数据的算法简单，可以在运算资源相对匮乏的嵌入式设备上运行，实现实时检测，而不需要高性能GPU和CPU，从而解决现有方法存在的数据采集困难、算法训练复杂、实时检测难的问题。本专利技术的基于事件相机的物体运动强度检测的方法的基本原理是：使用基于概率分布统计的方法，对事件相机的光流数据进行统计计算，无需进行微积分计算，进而无需大规模数据采集、模型训练，可实现实时检测计算。本专利技术的基于事件相机的物体运动强度检测的方法，包括以下步骤(如图1所示)：S1.采集噪声基数：将事件相机对准要检测的目标空间区域，确保目标空间区域范围内，没有运动的物体；然后，在不同光照强度下，保存事件相机返回的光流数据，计算得到不同光照下的噪声基数。如图2所示，是采集噪声基数的示意图。事件相机，在没有物体运动时，也会因为噪声的原因，触发一些像素点。因此，需要进行噪声采集，得到噪声平均值，即噪声基数。首先，将事件相机对准要检测的目标空间区域(即，检测区域)，确保目标区域范围内没有运动的物体。同时调整焦距，让目标物体，在成像时占据的像素数量在规定范围内。然后，开启事件相机，持续对目标空间范围就进行数据采集，记录这段时间范围内，每个像素点被触发的次数。同时，每个像素点被触发的同时，还伴随着一本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于事件相机的物体运动强度检测的方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1.采集噪声基数：将事件相机对准要检测的目标空间区域，确保所述目标空间区域范围内，没有运动的物体，然后，在不同光照强度下，保存事件相机返回的光流数据，计算得到不同光照下的噪声基数；/nS2.物体运动检测：保持事件相机检测的目标空间区域和步骤S1中采集噪声基数的所述目标空间区域一致，将物体运动区域范围内的光流数据返回；/nS3.光流统计：将步骤S2中的一定时间范围内的物体运动区域范围内的光流数据，进行概率分布统计，分别得到该时间范围内的光流像素数量和对应光流速度；以及/nS4.运动强度计算：将统计好的光流数据，减去对应光照强度下的噪声基数，得到目标的光流总量，使用光流总量，除以运动物体数量，得到每个物体运动强度的平均值。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于事件相机的物体运动强度检测的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1.采集噪声基数：将事件相机对准要检测的目标空间区域，确保所述目标空间区域范围内，没有运动的物体，然后，在不同光照强度下，保存事件相机返回的光流数据，计算得到不同光照下的噪声基数；
S2.物体运动检测：保持事件相机检测的目标空间区域和步骤S1中采集噪声基数的所述目标空间区域一致，将物体运动区域范围内的光流数据返回；
S3.光流统计：将步骤S2中的一定时间范围内的物体运动区域范围内的光流数据，进行概率分布统计，分别得到该时间范围内的光流像素数量和对应光流速度；以及
S4.运动强度计算：将统计好的光流数据，减去对应光照强度下的噪声基数，得到目标的光流总量，使用光流总量，除以运动物体数量，得到每个物体运动强度的平均值。


2.根据权利要求1所述的物体运动强度检测的方法，其特征在于，
在步骤S1中，首先，将事件相机对准要检测的目标空间区域，确保目标区域范围内没有运动的物体；同时调整焦距，让目标物体，在成像时占据的像素数量在规定范围内；然后，开启事件相机，持续对目标空间范围就进行数据采集，记录这段时间范围内，每个像素点被触发的次数；同时，每个像素点被触发的同时，还伴随着一个速度值，即该像素对应位置物体运动的速度，这个速度由事件相机产生。


3.根据权利要求1所述的物体运动强度检测的方法，其特征在于，
在步骤S2中，物体在检测区域内主动运动时，事件相机将捕捉到相应的运动区域；发生运动的区域，对应的像...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏文应，龙仕强，张世雄，陈智敏，
申请(专利权)人：深圳龙岗智能视听研究院，广东博华超高清创新中心有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44