【技术实现步骤摘要】
一种基于无监督域自适应的全景仿真事件流生成方法
[0001]本专利技术涉及虚拟现实
(VR)
领域，因特指全景视频为虚拟现实视频与传统视频的中间过渡，而全景事件流则可理解为传统的
2d
事件流在虚拟现实中的应用
。
模拟全景事件流与真实事件流经过无监督域自适应技术，生成更加贴近真实的全景仿真事件流，具体为一种基于无监督域适应技术的全景仿真事件流生成方法
。
技术介绍
[0002]随着近些年来计算机视觉和深度学习的发展，事件相机作为现下较为新兴热门的设备之一，是一种新型的感光器件，用于捕捉和处理场景中发生的动态事件
。
相较于传统相机，事件相机具有高时间分辨率
、
高动态范围，事件流低数据等多项优势
。
它的概念最早可以追溯到上世纪
80
年代的神经科学的研究
。
科学家们研究了大脑是如何高效地感知和处理运动的信息，并试图将这些原理应用于计算机视觉领域，直到最近几年才得到了实际的实现和在机器人
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种基于无监督域适应技术的全景仿真事件流生成方法，其特征在于，包括如下步骤：
1)
将用全景相机和事件相机记录多组在同一场景下实验的内容，将真实事件相机所拍摄的内容
‑
事件特殊存储形式储存，同时将全景相机拍摄的内容经过事件相机模拟器模拟以事件存储形式储存；
2)
将收集模拟的全景事件流数据作为目标域数据，收集真实的
2D
事件流数据作为源域数据
。
经过视频无监督域自适应中的特征提取
、
领域自适应训练
、
优化损失函数
、
特征对齐和重构
、
迁移学习以及模型的评估和调优等步骤将源域数据先验的知识迁移到目标域，来优化目标域的模拟数据以便提高后续在插值上的性能；
3)
根据步骤
2)
得到的模型将全景的由模拟器模拟生成的模拟事件流与真实的事件流作为输入，将会生成更加贴近真实事件流并且具有真实事件特征的全景仿真事件流，并且在评估阶段会将事件流投影到球面并放入
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