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登顶Nature!带事件摄像机的低延迟自动驾驶视觉新方案!
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论文链接:https://www.nature.com/articles/s41586-024-07409-w 代码链接:https://github.com/uzh-rpg/dagr 当今先进的驾驶员辅助系统中使用的计算机视觉算法依赖于基于图像的RGB摄像头,这导致了提供安全驾驶体验的关键带宽延迟权衡。为了解决这一问题,事件摄像机已经成为替代视觉传感器。事件摄像机异步测量强度变化,提供高时间分辨率和稀疏性,大大降低了带宽和延迟要求。尽管有这些优势,但基于事件相机的算法要么效率很高,但在准确性方面落后于基于图像的算法,要么牺牲事件的稀疏性和效率来实现可比较的结果。为了克服这一点,我们提出了一种新的基于事件和帧的混合对象检测器,它保留了每种模态的优势,因此不会受到这种折衷的影响。我们的方法利用事件的高时间分辨率和稀疏性以及标准图像中丰富但低时间分辨率的信息来生成高效、高速率的对象检测,从而减少感知和计算延迟。我们展示了使用20 Hz RGB相机加上事件相机可以在不影响精度的情况下实现与带宽为45 Hz的5000 Hz相机相同的延迟。我们的方法通过揭示事件摄像机的潜力,为边缘情况下的高效和稳健感知铺平了道路。
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