[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
| 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 |
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| 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) | ||
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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