[發(fā)明專(zhuān)利]基于事件相機(jī)的極坐標(biāo)系下轉(zhuǎn)速測(cè)量方法及系統(tǒng)

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210760307.6
• 申請(qǐng)日: 2022-06-30
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN115205368A
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-10-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 沈益冉;趙廣榮
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 山東大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06T7/66
• 分類(lèi)號(hào): G06T7/66;G01P3/38;G06F17/18;G06K9/62;G06V10/762;G06V10/764
• 代理公司: 濟(jì)南圣達(dá)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 37221
• 代理人: 黃海麗

1.一種基于事件相機(jī)的極坐標(biāo)系下轉(zhuǎn)速測(cè)量方法，其特征在于，包括：

獲取待測(cè)旋轉(zhuǎn)裝置的事件流數(shù)據(jù)，其中，所述事件流數(shù)據(jù)為利用事件相機(jī)拍攝的預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的事件幀圖像序列；

基于Kmeans算法計(jì)算每個(gè)事件幀圖像內(nèi)各扇葉的質(zhì)心，并基于所述質(zhì)心實(shí)現(xiàn)扇葉分離；其中，對(duì)于相鄰事件幀中的后一事件幀采用其前一事件幀的質(zhì)心作為其初始質(zhì)心；

將笛卡爾坐標(biāo)系下各扇葉的質(zhì)心位置轉(zhuǎn)換為極坐標(biāo)系下的質(zhì)心位置；

基于相鄰幀圖像內(nèi)各扇葉質(zhì)心的極角變化率，獲得待測(cè)旋轉(zhuǎn)裝置的轉(zhuǎn)速。

2.如權(quán)利要求1所述的一種基于事件相機(jī)的極坐標(biāo)系下轉(zhuǎn)速測(cè)量方法，其特征在于，所述基于Kmeans算法計(jì)算每個(gè)事件幀圖像內(nèi)各扇葉的質(zhì)心，并基于所述質(zhì)心實(shí)現(xiàn)扇葉分離，各扇葉的質(zhì)心確定方法具體為：

基于扇葉數(shù)量，確定若干扇葉的初始質(zhì)心；

基于所述初始質(zhì)心及事件幀圖像內(nèi)的每個(gè)事件點(diǎn)被分類(lèi)到距其最近質(zhì)心為目標(biāo)，并基于質(zhì)心所在類(lèi)簇中的事件點(diǎn)對(duì)質(zhì)心進(jìn)行更新，循環(huán)迭代直至質(zhì)心不變，獲得各扇葉的最終質(zhì)心位置。

3.如權(quán)利要求2所述的一種基于事件相機(jī)的極坐標(biāo)系下轉(zhuǎn)速測(cè)量方法，其特征在于，為了保證各扇葉質(zhì)心的準(zhǔn)確性，執(zhí)行若干次所述各扇葉的質(zhì)心確定方法，從中選擇每個(gè)事件點(diǎn)到其各自聚類(lèi)中心的距離之和最小的聚類(lèi)結(jié)果。

4.如權(quán)利要求1所述的一種基于事件相機(jī)的極坐標(biāo)系下轉(zhuǎn)速測(cè)量方法，其特征在于，所述基于相鄰幀圖像內(nèi)各扇葉質(zhì)心的極角變化率，獲得待測(cè)旋轉(zhuǎn)裝置的轉(zhuǎn)速，具體為:

基于所述事件流數(shù)據(jù)中最初相鄰事件幀，進(jìn)行轉(zhuǎn)速計(jì)算；

若轉(zhuǎn)速估計(jì)值不小于預(yù)設(shè)轉(zhuǎn)速值，則以當(dāng)前時(shí)間間隔，基于所有相鄰事件幀分別進(jìn)行轉(zhuǎn)速計(jì)算，以所有轉(zhuǎn)速計(jì)算結(jié)果的均值作為最終轉(zhuǎn)速結(jié)果；

若轉(zhuǎn)速估計(jì)值小于預(yù)設(shè)轉(zhuǎn)速值，則增大相鄰事件幀之間的時(shí)間間隔；

以增大后的時(shí)間間隔，基于所有相鄰事件幀分別進(jìn)行轉(zhuǎn)速計(jì)算，以所有轉(zhuǎn)速計(jì)算結(jié)果的均值作為最終轉(zhuǎn)速結(jié)果。

5.如權(quán)利要求1所述的一種基于事件相機(jī)的極坐標(biāo)系下轉(zhuǎn)速測(cè)量方法，其特征在于，所述獲取待測(cè)旋轉(zhuǎn)裝置的事件流數(shù)據(jù)，所述事件流數(shù)據(jù)具體采用如下記錄形式:I＝{x,y,t,P}，x,y為事件點(diǎn)發(fā)生的空間位置坐標(biāo)，t為事件發(fā)生的時(shí)間戳，p為事件極性。

6.如權(quán)利要求1所述的一種基于事件相機(jī)的極坐標(biāo)系下轉(zhuǎn)速測(cè)量方法，其特征在于，所述Kmeans算法具體采用Kmeans++算法。

7.如權(quán)利要求1所述的一種基于事件相機(jī)的極坐標(biāo)系下轉(zhuǎn)速測(cè)量方法，其特征在于，所述待測(cè)旋轉(zhuǎn)裝置的旋轉(zhuǎn)部件設(shè)置有若干扇葉。

8.一種基于事件相機(jī)的極坐標(biāo)系下轉(zhuǎn)速測(cè)量系統(tǒng)，其特征在于，包括：

數(shù)據(jù)獲取單元，其用于獲取待測(cè)旋轉(zhuǎn)裝置的事件流數(shù)據(jù)，其中，所述事件流數(shù)據(jù)為利用事件相機(jī)拍攝的預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的事件幀圖像序列；

質(zhì)心確定單元，其用于基于Kmeans算法計(jì)算每個(gè)事件幀圖像內(nèi)各扇葉的質(zhì)心，并基于所述質(zhì)心實(shí)現(xiàn)扇葉分離；其中，對(duì)于相鄰事件幀中的后一事件幀采用其前一事件幀的質(zhì)心作為其初始質(zhì)心；

坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換單元，其用于將笛卡爾坐標(biāo)系下各扇葉的質(zhì)心位置轉(zhuǎn)換為極坐標(biāo)系下的質(zhì)心位置；

轉(zhuǎn)速估計(jì)單元，其用于基于相鄰幀圖像內(nèi)各扇葉質(zhì)心的極角變化率，獲得待測(cè)旋轉(zhuǎn)裝置的轉(zhuǎn)速。

9.一種電子設(shè)備，包括存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述程序時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-7任一項(xiàng)所述的一種基于事件相機(jī)的極坐標(biāo)系下轉(zhuǎn)速測(cè)量方法。

10.一種非暫態(tài)計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，該程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-7任一項(xiàng)所述的一種基于事件相機(jī)的極坐標(biāo)系下轉(zhuǎn)速測(cè)量方法。