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佐思周彥武老師的事件相機(jī)，引發(fā)了對(duì)幀事件的思考。基于該思考，對(duì)事件相機(jī)做一個(gè)整理，具體算法不去解釋。主要參考

事件相機(jī)最初是神經(jīng)形態(tài)學(xué)工程的一個(gè)產(chǎn)物，主要是利用VLSI（Very Large Scale Integration）去模擬、實(shí)現(xiàn)人與其他動(dòng)物大腦中的某些神經(jīng)元構(gòu)造，如人眼只關(guān)注相對(duì)運(yùn)動(dòng)的物體，而不去關(guān)心相對(duì)靜止的物體，這里的相對(duì)運(yùn)動(dòng)使用脈沖編碼方式來(lái)實(shí)現(xiàn)（即事件相機(jī)）。

事件相機(jī)與傳統(tǒng)相機(jī)存在很大的差別，相比于傳統(tǒng)相機(jī)以固定頻率采集圖像，事件相機(jī)大多是通過(guò)測(cè)量每個(gè)像素的亮度變化來(lái)輸出異步信號(hào)（包括事件、位置和亮度變化的符號(hào)）。事件相機(jī)與傳統(tǒng)相機(jī)相比有很多的優(yōu)點(diǎn)：

沒(méi)有幀率的概念，它不同于等時(shí)間間距采樣的方式，其通過(guò)等亮度變化值采樣的方式，可以捕捉更快的動(dòng)作，對(duì)快速變化的亮度十分敏感，所以不受運(yùn)動(dòng)模糊的影響；
單個(gè)像素的電路設(shè)計(jì)比較復(fù)雜，無(wú)法獲得單個(gè)像素的亮度值，并且其采用對(duì)數(shù)響應(yīng)的方式，所以可以獲得較高的動(dòng)態(tài)測(cè)量范圍和高時(shí)間分辨率；
減少數(shù)據(jù)冗余，極大減小了數(shù)據(jù)的傳輸帶寬；

由于其眾多的優(yōu)點(diǎn)，事件相機(jī)被應(yīng)用在物體跟蹤、識(shí)別、手勢(shì)控制、三維重建、光溜估計(jì)、SLAM等領(lǐng)域。

一）事件相機(jī)的原理

如上圖，每個(gè)像素都有一個(gè)計(jì)算電路，左邊的光電轉(zhuǎn)換電路將光強(qiáng)轉(zhuǎn)換為電壓值，使用一個(gè)差分電路，計(jì)算像素亮度的變化（該變化說(shuō)明，事件相機(jī)取決于亮度的變化，與亮度的絕對(duì)值無(wú)關(guān)），當(dāng)亮度變化累積達(dá)到一定閾值（該閾值一般為相機(jī)的固有參數(shù)）后，就會(huì)觸發(fā)信號(hào)。該相機(jī)采用特殊的編碼方式，即Address Event Representation，進(jìn)行二值圖像的壓縮，一般圖像的編解碼都會(huì)被供應(yīng)商集成到硬件SDK中。

二）關(guān)于事件的理解

事件相機(jī)，重點(diǎn)在于事件的理解。所謂的事件有三個(gè)要素：1）時(shí)間戳、2）像素坐標(biāo)、3）極性；即一個(gè)事件可以表達(dá)為“在什么時(shí)間，哪個(gè)像素點(diǎn)，發(fā)生了亮度的增加或者減小”。

當(dāng)場(chǎng)景中由物體運(yùn)動(dòng)或光照改變?cè)斐纱罅肯袼刈兓瘯r(shí)，就會(huì)產(chǎn)生一系列的事件，這些事件以事件流（Events stream）方式輸出，事件流的數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于傳統(tǒng)相機(jī)的數(shù)據(jù)，且沒(méi)有最小實(shí)踐單位。所以具有低延遲的特性。以下裝置來(lái)說(shuō)明事件相機(jī)：

上圖可以抽象為如下，圖中的polarity可以是1，也可以是-1，用來(lái)表示該像素是變亮還是變暗，將事件分為on和offer。下圖右側(cè)上方，是傳統(tǒng)相機(jī)的輸出，下方為事件相機(jī)的輸出。當(dāng)圓盤(pán)轉(zhuǎn)動(dòng)時(shí)，傳統(tǒng)相機(jī)會(huì)定時(shí)拍攝完整的圖像，下方事件相機(jī)僅會(huì)輸出變化，即黑斑的運(yùn)動(dòng)。當(dāng)圓盤(pán)不動(dòng)時(shí)，傳統(tǒng)相機(jī)依然會(huì)傻傻的拍攝圖像，而事件相機(jī)則不會(huì)產(chǎn)生任何輸出（傳統(tǒng)相機(jī)很癡情，事件相機(jī)很渣）。

當(dāng)轉(zhuǎn)速很快時(shí)：

事件相機(jī)一個(gè)特點(diǎn)就是快，兩個(gè)events之間平均時(shí)間差約為0.1us左右；雖然在事件相機(jī)中，輸出的event只有高低電平之分，無(wú)法分辨intensity，但不同強(qiáng)度的變化所激發(fā)的event數(shù)量是不同的。如果有條件進(jìn)行實(shí)驗(yàn)的話（推薦CeleX5，非廣告，便宜有方便），當(dāng)相機(jī)運(yùn)動(dòng)時(shí)，視野內(nèi)會(huì)出現(xiàn)一條明暗邊界，由于邊界兩邊存在明暗對(duì)比，邊界會(huì)激發(fā)一條同形狀的event點(diǎn)群；同樣的形狀下，明暗對(duì)比越大的邊界，在相同情況下激發(fā)的event數(shù)量越多，這樣就可以得到較為粗糙的強(qiáng)度信息。如上圖中低速運(yùn)動(dòng)和高速運(yùn)動(dòng)所激發(fā)的event數(shù)量有明顯的不同。

三）事件相機(jī)的處理范式

事件相機(jī)的處理一般有兩種方法，一是模型驅(qū)動(dòng)型，從其他傳感器獲得模型，如半稠密圖，然后通過(guò)處理一個(gè)個(gè)事件來(lái)更新系統(tǒng)狀態(tài)；另一個(gè)是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法來(lái)獲取事件之間的關(guān)聯(lián)性。

由于事件相機(jī)輸出的是事件流，有三種常見(jiàn)的處理范式，分別為：

a）Event-by-Event：Event-by-Event方法會(huì)被用在很多任務(wù)中，如slam中的特征追蹤、位姿追蹤以及圖像重建等。如前面提到event經(jīng)常大量出現(xiàn)在明暗分界線明顯的地方。在vSLAM的Visual Odometry（通過(guò)求相鄰圖像的差別來(lái)計(jì)算相機(jī)的姿態(tài)變換，然后求得相機(jī)的位姿）中，基于feature based approach使用的feature一般也都是在明暗分明的地方。所以在vSLAM中，采用事件相機(jī)可以幫助過(guò)濾一些無(wú)用的信息，減少計(jì)算量。

b）Groups of Events：由于每個(gè)事件攜帶的信息比較少，且容易收到噪聲的影響，所以一般截取一段時(shí)間內(nèi)的事件一起處理，這樣可以為需要解決的問(wèn)題產(chǎn)生足夠的信噪比。這樣可以將事件轉(zhuǎn)換為傳統(tǒng)相機(jī)的frame，然后運(yùn)動(dòng)傳統(tǒng)的視覺(jué)方法進(jìn)行解決。另外也可以直接利用event之間的關(guān)聯(lián)性，來(lái)進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)、光流估計(jì)、深度估計(jì)等。如利用事件的像素直方圖、最近時(shí)間戳表面(SAE)、插值體素網(wǎng)絡(luò)將event轉(zhuǎn)換成CNN使用的張量數(shù)據(jù)，然后采用類似encoder-decoder的架構(gòu)進(jìn)行應(yīng)用(Event-based Vision: A Survey)。

????c）SNN：全稱Spiking Neural Networks，是一種脈沖事件的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它將視覺(jué)空間中的一個(gè)小區(qū)域作為輸入事件，不同于CNN的每一次迭代傳播都被激活，只有當(dāng)event的狀態(tài)超過(guò)一定閾值時(shí)，才會(huì)激活，產(chǎn)生輸出。關(guān)于SNN，則是另外一個(gè)全新的領(lǐng)域，這里不做介紹。

四）關(guān)于事件相機(jī)的思考

事件相機(jī)雖然有很多的特點(diǎn)，但大多還停留在實(shí)驗(yàn)室階段，適合占坑：

事件相機(jī)具有很高的頻率（可以達(dá)到1000Hz以上），但無(wú)論在無(wú)人機(jī)還是自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，都不需要太高的頻率（200Hz足以）。而目前傳統(tǒng)相機(jī)也有達(dá)到200Hz以上，如iphoneX的攝像頭頻率可達(dá)240Hz。
事件相機(jī)可以在檢測(cè)、目標(biāo)重建方向發(fā)揮更大的作用，但在視頻理解、語(yǔ)義分割領(lǐng)域還存在很大的缺陷。另外隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，利用視頻連續(xù)幀之間關(guān)系，也能夠達(dá)到類似event的特點(diǎn)，如深度估計(jì)或光流估計(jì)。
事件相機(jī)適應(yīng)性較強(qiáng)，在低光照或者高動(dòng)態(tài)環(huán)境下信號(hào)穩(wěn)定，可以與傳統(tǒng)的相機(jī)相結(jié)合，即將event sensor集成在普通相機(jī)中（如 Dynamic and Active-pixel Vision Sensor，集成了event sensor、普通相機(jī)、IMU等），多方優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，既能在低光照或者高動(dòng)態(tài)下獲得穩(wěn)定的信號(hào)，又能夠進(jìn)行視頻理解、語(yǔ)義分割等功能。這種相機(jī)可以用在無(wú)人機(jī)或者無(wú)人駕駛領(lǐng)域。

來(lái)源：韋心雕AI

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—THE END—

關(guān)于事件相機(jī)的整理與思考