用于自动标记的方法技术

本公开提供了一种用于自动标记动态视觉传感器

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于自动标记的方法、设备和系统


[0001]本公开涉及一种用于自动标记的方法
、
设备和系统，并且具体地涉及一种用于自动标记
DVS(
动态视觉传感器
)
帧的方法
、
设备和系统
。

技术介绍

[0002]近年来，作为新型前沿传感器的
DVS
已被广泛认知并应用于诸如人工智能领域
、
计算机视觉领域
、
自动驾驶领域
、
机器人领域等许多领域
。
[0003]与常规相机相比，
DVS
具有低延时
、
无运动模糊
、
高动态范围
、
低功耗的优点
。
具体地，
DVS
的延时为微秒级，而常规相机的延时为毫秒级
。
因此，
DVS
不会受到运动模糊的影响
。
并且因此，
DVS
的数据速率通常为
40
～
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.
一种用于自动标记动态视觉传感器
(DVS)
帧的方法，所述方法包括：接收由一对相机在时间区间内生成的一对相机帧并接收由
DVS
在所述时间区间内生成的至少一个
DVS
帧；基于该对相机帧来计算视差帧并基于计算的视差帧获得该对相机帧的
3D
信息；使用深度学习模型来确定用于自动标记的对象区域；基于获得的
3D
信息和确定的对象区域来获得
3D
点，并将所述
3D
点重新投影到所述至少一个
DVS
帧以在所述至少一个
DVS
帧上生成重新投影的点；以及通过组合所述至少一个
DVS
帧上的重新投影的点在所述至少一个
DVS
上生成至少一个自动标记的结果
。2.
根据权利要求1所述的方法，其还包括：其中该对相机包括左相机和右相机；其中所述
DVS
被布置为与所述左相机和所述右相机刚性地组合
。3.
根据权利要求1至2中任一项所述的方法，其中所述确定用于自动标记的对象区域还包括：从该对相机帧中选择一个相机帧作为深度学习模型的输入，以及基于所述深度学习模型的输出来确定用于自动标记的对象区域
。4.
根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中所述
3D
信息包括
3D
点，所述
3D
点中的每一者表示与一个相机帧内的每个像素相对应的空间位置
/
坐标
。5.
根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中所述时间区间是基于两个连续相机帧之间的时间跨度预定的
。6.
根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其中所述至少一个
DVS
帧通过对所述时间区间内的像素事件进行积分而生成
。7.
根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其还包括：确定场景是否存在动态变化；以及如果所述场景存在动态变化，则激活所述
DVS
和该对相机
。8.
根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其中所述动态变化包括强度变化和对象移动中的至少一者
。9.
一种用于自动标记动态视觉传感器
(DVS)
帧的系统，其包括：一对相机，该对相机被配置为在时间区间内生成一对相机帧；
DVS
，所述
DVS
被配置为在所述时间区间内生成至少一个
DVS
帧；以及计算装置，所述计算装置包括处理器和存储指令的存储器单元，所述指令能够由所述处理器执行以：基于该对相机帧来计算视差帧并基于计算的视差帧获得该对相机帧的
3D
信息；使用深度学习模型来确定用于自动标记的对象区域；基于获得的
3D
信息和确定的对象区域来获得
3D
...

【专利技术属性】
技术研发人员：周任高，
申请(专利权)人：哈曼国际工业有限公司，
类型：发明
国别省市：