[发明专利]一种基于光流分析的TVS事件分簇方法

摘要

本发明公开了一种基于光流分析的TVS事件分簇方法，该方法通过计算TVS事件的光流来对其进行分簇，继而根据簇的信息提取运动目标的准确位置与形状信息；其特征在于：该方法首先采用逐事件的光流分析方法获取各点的光流速度，进而依据速度、位置、输出时间的相似性进行事件分簇，再根据簇速度进行来对簇中已有事件进行动态更新。本发明根据事件的产生时间、空间位置及光流速度进行分簇，具有如下优点：空间运动目标在二维成像平面上具有相同的投影速度，这一特性与空间‑时间相似性结合，可以有效解决目标重叠遮挡等问题，使得分簇算法具有更高的准确性；根据簇速度能够有效地对簇中已有事件进行更新。

主权项

1.一种基于光流分析的TVS事件分簇方法，该方法通过计算TVS事件的光流来对其进行分簇，继而根据簇的信息提取运动目标的准确位置与形状信息；其特征在于：该方法首先采用逐事件的光流分析方法获取各点的光流速度，进而依据速度、位置、输出时间的相似性进行事件分簇，再根据簇速度进行来对簇中已有事件进行动态更新；所述的逐事件的光流分析方法采用微分光流计算方法，包括空间梯度计算、时间梯度计算和基于TVS事件的光流计算；具体方法为：所有TVS事件组成按产生时间排序的列表，每个事件包括产生位置、产生时间和属性；使用簇列表记录当前所有簇的属性；簇的属性如下：簇中心（X,Y），簇中所有事件位置的几何平均值：上式中Ei(x)、Ei(y)表示簇中第i个事件的横纵坐标值，N为该簇中当前事件的数量；簇速度（U,V），簇中事件具有相近移动速度，取所有事件的速度平均值作为簇速度：上式中Ei(u)、Ei(v)表示簇中第i个事件的水平方向速度值和垂直方向速度值，N的定义同前；簇事件的生命周期（Tlife）：簇中的事件随目标运动是一个不断更新的过程，随着新事件的加入旧事件被丢弃；，簇事件链表：按加入时间排序的事件链表；簇更新时间：将簇中最新事件的时间戳作为簇的当前时间；算法步骤1：读入一个事件；根据其地址计算该点及其周围小区域内各点的空间梯度和时间梯度，按照局部平滑假定使用3*3区域内的最小均方误差法求解其光流，并将计算得到的速度向量（u,v）计入该事件；步骤2：自事件列表顺序读出一个事件AE(x,y,P,t)，其中(x,y)为该事件的发生位置，P为事件属性（光强增加或减小），t为事件输出时间；按照步骤5进行背景噪声消除；若为非噪声事件，使用步骤1计算速度并加入事件列表；否则返回步骤1；根据其速度、位置及时间戳按照步骤3进行分簇；按照步骤4对所有簇进行更新；返回步骤1；步骤3：若簇列表为空，建立新簇，将此事件加入新簇；否则按照事件位置与簇中心的距离，由近及远搜索簇列表，若满足以下全部条件则将事件加入簇：(1) 速度：使用向量内积比较速度一致性：，(u,v)为事件速度，(U,V)为簇速度，K2为速度一致性，；(2) 距离：事件周围3*3邻域内有属于簇的事件；(3) 时间：事件时间戳与簇更新时间之差小于阈值K3，K3与(U,V)成反比；若以上条件均不满足，建立新簇并将此事件加入；步骤4：当前事件加入簇事件链表；更新簇中心点；更新簇速度；更新簇时间；删除过时事件，即如果簇当前时间‑事件时间>簇事件生命周期，删除该事件；步骤5：读入一个事件，事件总个数加1；若事件总个数小于消噪起始个数，结束；否则转步骤3；检查此事件的8个邻域位置、在过去Δt时间内是否发生过事件；若无，判断为噪声事件，并在事件列表中进行标注；若有，判断为非噪声事件；结束。