基于局部平面拟合的神经形态视觉光流估计算法

在新一代人工智能领域中,神经形态视觉是类脑计算的一个重要研究方向。事件相机具有低功耗、低信息冗余以及高动态范围等优点,在智能飞行器、敏捷机器人的自主控制场景中具有重要应用价值。本文根据事件序列的时空特性,研究基于局部平面拟合的光流估计原理,提出一种运用特征值法进行局部平面拟合来估计光流的算法,并采用随机抽样一致方法进一步提高算法的稳健性。实验表明,本文方法能够有效进行神经形态视觉的光流估计,并且对噪声具有一定的稳健性。