要約
人間の視覚システムからインスピレーションを得たイベントベースのビジョンは、低遅延、高ダイナミック レンジ、消費電力の削減などの革新的な機能を提供します。
このペーパーでは、イベント カメラの包括的な調査を示し、時間の経過に伴う進化を追跡します。
イベント カメラの基本原理を紹介し、従来のフレーム カメラと比較し、その独自の特性と操作の違いを強調します。
この調査では、大手メーカーのさまざまなイベント カメラ モデル、主要な技術的マイルストーン、影響力のある研究貢献を対象としています。
さまざまなドメインにわたる多様な応用分野を調査し、研究の進歩に不可欠な現実世界および合成データセットについて説明します。
さらに、テストと開発におけるイベント カメラ シミュレーターの役割についても説明します。
この調査は、イベント カメラの現状を整理し、急速に進化するこの分野でさらなる革新を促すことを目的としています。
研究コミュニティをサポートするために、GitHub ページ (https://github.com/chakravarthi589/Event-based-Vision_Resources) では、過去および将来の研究論文が分類され、貴重なリソースが統合されています。
要約(オリジナル)
Event-based vision, inspired by the human visual system, offers transformative capabilities such as low latency, high dynamic range, and reduced power consumption. This paper presents a comprehensive survey of event cameras, tracing their evolution over time. It introduces the fundamental principles of event cameras, compares them with traditional frame cameras, and highlights their unique characteristics and operational differences. The survey covers various event camera models from leading manufacturers, key technological milestones, and influential research contributions. It explores diverse application areas across different domains and discusses essential real-world and synthetic datasets for research advancement. Additionally, the role of event camera simulators in testing and development is discussed. This survey aims to consolidate the current state of event cameras and inspire further innovation in this rapidly evolving field. To support the research community, a GitHub page (https://github.com/chakravarthi589/Event-based-Vision_Resources) categorizes past and future research articles and consolidates valuable resources.
arxiv情報
| 著者 | Bharatesh Chakravarthi,Aayush Atul Verma,Kostas Daniilidis,Cornelia Fermuller,Yezhou Yang |
| 発行日 | 2024-08-27 14:14:51+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
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