Dynamic Event-based Optical Flow Identification and Communication

要約

光学的識別は、多くの場合、空間的または時間的な視覚パターンの認識と位置特定によって行われます。
技術によっては、時間パターン認識には、通信頻度、範囲、正確な追跡の間のトレードオフが伴います。
このトレードオフを改善する発光ビーコンを使用したソリューションを提案します。これは、高速のイベントベースのカメラと、スパイク ニューロンで計算されたまばらなニューロモルフィック オプティカル フローを追跡することを利用することによって実現されます。
資産監視のユースケースでは、シミュレートされたドローンに埋め込まれたシステムが相対的な動きに対して堅牢であり、複数の移動ビーコンとの同時通信と追跡を可能にすることを示しています。
最後に、ハードウェア ラボのプロトタイプで、kHz の大きさの最先端の光学カメラ通信周波数を実現します。

要約(オリジナル)

Optical identification is often done with spatial or temporal visual pattern recognition and localization. Temporal pattern recognition, depending on the technology, involves a trade-off between communication frequency, range and accurate tracking. We propose a solution with light-emitting beacons that improves this trade-off by exploiting fast event-based cameras and, for tracking, sparse neuromorphic optical flow computed with spiking neurons. In an asset monitoring use case, we demonstrate that the system, embedded in a simulated drone, is robust to relative movements and enables simultaneous communication with, and tracking of, multiple moving beacons. Finally, in a hardware lab prototype, we achieve state-of-the-art optical camera communication frequencies in the kHz magnitude.

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