[发明专利]一种事件数据流的处理方法及计算设备

说明书

本发明公开了一种事件数据流的处理方法，事件数据流来自动态视觉传感器，方法包括步骤：获取与用于生成一帧图像的一段事件数据流所对应的惯性测量参数；基于所获取的惯性测量参数和动态视觉传感器的标定参数，确定出姿态角数据；基于所确定的姿态角数据，生成变换矩阵；利用变换矩阵对一段事件数据流进行处理，生成处理后的事件数据流。本发明一并公开相应的计算设备。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及对事件数据流的处理方案。

背景技术

动态视觉传感器(Dynamic vision sensor，DVS)是一种模拟基于脉冲触发式神经元的人类视网膜的生物拟态视觉传感器。该传感器内的每一个像素单元均能够独立自主的响应并记录光强快速变化的区域，采用事件触发的处理机制，其输出不再是图像帧，而是异步的数字事件流。在输出异步数字事件流的同时，该传感器还可以输出包括加速度计、陀螺仪和磁力计共九轴IMU(Inertial measurement unit，惯性测量单元)数据。

为提高光流计算的速度，现有方案中通过动态视觉传感器输出的事件数据流，来建立一帧图像。但是，由于动态视觉传感器自身的运动，会带来图像画面的抖动。因此，需要借助于运动补偿方案，来解决生成图像画面抖动的问题。

传统的基于VIO(Visual-Inertial Odometry，视觉惯性里程计)的IMU补偿方案主要是针对整幅图像进行操作，通过获取一帧图像、结合对应的IMU数据计算出相应的变换矩阵，然后获得到相应位姿估计来解决画面抖动的问题。同时，目前DVS的边缘锐化算法主要是依赖目标景深来估计，这种算法一般复杂度高，耗时也较大。

鉴于此，需要一种能够快速准确地对DVS的事件数据流进行处理的方案。

发明内容

本发明提供了一种事件数据流的处理方法及计算设备，以力图解决或者至少缓解上面存在的至少一个问题。

根据本发明的一个方面，提供了一种事件数据流的处理方法，事件数据流来自动态视觉传感器，方法包括步骤：获取与用于生成一帧图像的一段事件数据流所对应的惯性测量参数；基于所获取的惯性测量参数和动态视觉传感器的标定参数，确定出姿态角数据；基于所确定的姿态角数据，生成变换矩阵；利用变换矩阵对一段事件数据流进行处理，生成处理后的事件数据流。

可选地，根据本发明的方法还包括步骤：利用所生成的处理后的事件数据流，生成包含运动信息的图像。

可选地，在根据本发明的方法中，获取与用于生成一帧图像的一段事件数据流所对应的惯性测量参数的步骤包括：判断生成一帧图像的第一时长与输出一组惯性测量参数的第二时长是否一致；若第一时长与第二时长一致，则获取第一时长或第二时长对应时间段内的两组惯性测量参数；若第一时长与第二时长不一致且第一时长是第二时长的整数倍，则获取第一时长对应的时间段内的多组惯性测量参数；若第一时长与第二时长不一致且第一时长不是第二时长的整数倍，则获取大于第一时长对应的时间段内的多组惯性测量参数，并利用所获取的惯性测量参数，插值出第一时长对应时段内的多组惯性测量参数。

可选地，在根据本发明的方法中，基于所获取的惯性测量参数和动态视觉传感器的标定参数，确定出姿态角数据的步骤包括：基于标定参数和第一时长内的各组惯性测量参数，分别确定出各组惯性测量参数所对应的姿态角数据。

可选地，在根据本发明的方法中，基于所确定的姿态角数据，生成变换矩阵的步骤还包括：分别计算各组惯性测量参数所对应的姿态角数据的差值，得到至少一个姿态角差值；基于所计算的至少一个姿态角差值，生成至少一个变换矩阵。

可选地，在根据本发明的方法中，利用变换矩阵对一段事件数据流进行处理，生成处理后的事件数据流的步骤包括：利用生成的至少一个变换矩阵，对事件数据流中的至少一个事件数据的位置分别进行处理，以生成处理后的事件数据的位置。