【摘 要】
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随着大数据处理技术的发展,基于深度学习的目标检测方法广泛应用于视频监控、自动驾驶、医学图像分析、人脸识别、遥感图像分析等领域。由于传统相机在高速运动和极端光照场景下会产生运动模糊和过曝欠曝现象,导致目标检测算法失效,拥有高动态范围、高时间分辨率等特性的事件相机为复杂条件下的目标检测算法研究提供了新的方向。目前,基于事件相机的目标检测算法面临的重要挑战问题是,如何充分利用事件相机输出的事件序列的特有
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随着大数据处理技术的发展,基于深度学习的目标检测方法广泛应用于视频监控、自动驾驶、医学图像分析、人脸识别、遥感图像分析等领域。由于传统相机在高速运动和极端光照场景下会产生运动模糊和过曝欠曝现象,导致目标检测算法失效,拥有高动态范围、高时间分辨率等特性的事件相机为复杂条件下的目标检测算法研究提供了新的方向。目前,基于事件相机的目标检测算法面临的重要挑战问题是,如何充分利用事件相机输出的事件序列的特有属性,准确高效地对场景中的物体进行定位与分类。为此,本文围绕该挑战问题展开研究,针对如何建模事件序列中时间信息问题,提出了一种基于事件序列的时间切片卷积神经网络;针对如何利用事件序列的极性信息与时空信息,提出了基于事件序列极性信息的网络训练方法;结合以上两个研究内容,基于Pytorch深度学习框架,设计实现了一个基于DAVIS346事件相机的目标检测原型系统,设计了多种光照与运动场景,对本文工作的有效性进行了实验验证。概括起来,本文的工作主要包括如下三个方面:（1）针对如何建模事件序列中事件之间的相关信息问题,提出了一种基于事件序列的时间切片卷积神经网络。该网络框架将输入的事件序列样本按照事件数量分成多个片段,从而充分利用样本内事件之间的时间相关性,增强了神经网络提取事件之间相关信息的能力,提升了预测精度。该网络框架有以下特性:框架是个模块化结构,可以兼容不同的事件表示方法和特征提取网络,很容易将任务需要的事件表示方法和特征提取网络加入框架中;框架可以提取到切分后样本每个时间段特有的信息,有利于神经网络辨别不同时间段事件的重要性。（2）针对如何利用事件序列的极性信息与时空信息,提出了基于事件序列极性信息的网络训练方法。该方法主要包括极性损失函数与时空多层感知机:极性损失函数充分利用了事件序列的极性信息,重点关注正负事件张量表示之间的差异,从而优化网络模型的参数;时空多层感知机接收事件的空间坐标与时间信息,并在输出层输出激活值,最终得到网络模型需要的事件表示。（3）基于上述研究成果和DAVIS346事件相机,将时间切片卷积神经网络与基于事件序列极性信息的目标检测方法进行有机融合,设计实现了一个基于DAVIS346事件相机的目标检测原型系统,并进行实验验证,验证了本文所提出算法的有效性。
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