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[發(fā)明專利]一種基于事件相機的多旋轉(zhuǎn)體識別方法及系統(tǒng)在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 202210411325.3 申請日: 2022-04-19
公開(公告)號: CN114926494A 公開(公告)日: 2022-08-19
發(fā)明(設(shè)計)人: 沈益冉;趙廣榮 申請(專利權(quán))人: 山東大學(xué)
主分類號: G06T7/20 分類號: G06T7/20;G06T5/00;G06K9/62;G06V10/762
代理公司: 濟南圣達知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 37221 代理人: 張慶騫
地址: 250101 山東*** 國省代碼: 山東;37
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 基于 事件 相機 旋轉(zhuǎn)體 識別 方法 系統(tǒng)
【權(quán)利要求書】:

1.一種基于事件相機的多旋轉(zhuǎn)體識別方法,其特征在于,包括:

獲取多旋轉(zhuǎn)體的事件流數(shù)據(jù);

根據(jù)事件流數(shù)據(jù)繪制事件點熱力圖,基于事件點熱力圖確定初始聚類質(zhì)心;

根據(jù)初始聚類質(zhì)心對事件點進行聚類后得到多個類簇,根據(jù)事件點的類內(nèi)分散度和類簇間的類間離散度,確定最優(yōu)聚類數(shù),以此更新類簇,以劃分不同旋轉(zhuǎn)體;

根據(jù)類簇中的事件點與類簇質(zhì)心的距離進行離群點去除,得到多旋轉(zhuǎn)體的識別結(jié)果。

2.如權(quán)利要求1所述的一種基于事件相機的多旋轉(zhuǎn)體識別方法,其特征在于,基于事件點熱力圖確定初始聚類質(zhì)心的過程包括:將像素空間劃分多個網(wǎng)格,根據(jù)每個網(wǎng)格內(nèi)的事件點數(shù)量繪制事件點熱力圖,以事件點數(shù)量最多的網(wǎng)格的坐標作為第一個初始聚類質(zhì)心;事件點數(shù)大于設(shè)定值的網(wǎng)格坐標中查找剩余的初始聚類質(zhì)心。

3.如權(quán)利要求1所述的一種基于事件相機的多旋轉(zhuǎn)體識別方法,其特征在于,對類簇的聚類質(zhì)心進行更新,具體為:其中,是更新后的聚類質(zhì)心,|Ci|是類簇Ci代表的事件點總數(shù),l(ei)是每個事件點ei的坐標位置。

4.如權(quán)利要求1所述的一種基于事件相機的多旋轉(zhuǎn)體識別方法,其特征在于,事件點的類內(nèi)分散度Disp(Ci)為:

類簇間的類間離散度Sep(Ci,Cj)為:Sep(Ci,Cj)=d(ci,cj);

其中,d(ei,ci)是事件點ei和所在類簇質(zhì)心ci的歐式距離,|Ci|是類簇Ci代表的事件點總數(shù),d(ci,cj)是類簇Ci和類簇Cj之間的歐式距離。

5.如權(quán)利要求1所述的一種基于事件相機的多旋轉(zhuǎn)體識別方法,其特征在于,最優(yōu)聚類數(shù)確定過程包括:根據(jù)類內(nèi)分散度和類間離散度得到類簇間的相似度衡量指標,根據(jù)最大相似度衡量指標得到DBI指數(shù),以DBI值最小時的類簇數(shù)量為最優(yōu)聚類數(shù)。

6.如權(quán)利要求5所述的一種基于事件相機的多旋轉(zhuǎn)體識別方法,其特征在于,類簇間的相似度衡量指標Sim(Ci,Cj)為:

DBI指數(shù)為:

其中,Disp(Ci)、Disp(Cj)分別為類簇Ci的類內(nèi)分散度、類簇Cj的類內(nèi)分散度,Sep(Ci,Cj)為類簇Ci和類簇Cj的類間離散度;SIM(Ci,Ck)為ki個類簇集Ck中的最大相似度衡量值標;i為第i個聚類數(shù)。

7.如權(quán)利要求1所述的一種基于事件相機的多旋轉(zhuǎn)體識別方法,其特征在于,離群點去除過程包括:獲取類簇中事件點與所在類簇的質(zhì)心的距離,并計算所有距離的中位數(shù),根據(jù)距離的中位數(shù)設(shè)定閾值,將事件點與所在類簇質(zhì)心的距離大于閾值的事件點判定為離群事件點。

8.一種基于事件相機的多旋轉(zhuǎn)體識別系統(tǒng),其特征在于,包括:

數(shù)據(jù)獲取模塊,被配置為獲取多旋轉(zhuǎn)體的事件流數(shù)據(jù);

初始模塊,被配置為根據(jù)事件流數(shù)據(jù)繪制事件點熱力圖,基于事件點熱力圖確定初始聚類質(zhì)心;

劃分模塊,被配置為根據(jù)初始聚類質(zhì)心對事件點進行聚類后得到多個類簇,根據(jù)事件點的類內(nèi)分散度和類簇間的類間離散度,確定最優(yōu)聚類數(shù),以此更新類簇,以劃分不同旋轉(zhuǎn)體;

離群點去除模塊,被配置為根據(jù)類簇中的事件點與類簇質(zhì)心的距離進行離群點去除,得到多旋轉(zhuǎn)體的識別結(jié)果。

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3、專利數(shù)據(jù)每周兩次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、內(nèi)容包括專利技術(shù)的結(jié)構(gòu)示意圖流程工藝圖技術(shù)構(gòu)造圖

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