(19)国家知识产权局
(12)发明 专利申请
(10)申请公布号
(43)申请公布日
(21)申请 号 202211088041.1
(22)申请日 2022.09.07
(71)申请人 中国人民解 放军国防科技大 学
地址 410000 湖南省长 沙市开福区德雅路
109号
(72)发明人 李淼 安玮 盛卫东 林再平
曾瑶源 邓新蒲 安成锦 孙哲政
王龙光
(74)专利代理 机构 长沙正奇专利事务所有限责
任公司 431 13
专利代理师 魏国先 王娟
(51)Int.Cl.
G06V 10/62(2022.01)
G06V 10/762(2022.01)
G06V 10/98(2022.01)G06V 20/50(2022.01)
(54)发明名称
面向稀疏事件点的时空聚类小目标检测方
法
(57)摘要
本发明公开了一种面向稀疏事件点的时空
聚类小目标检测方法, 对事件相机拍摄的原始数
据进行预处理, 获得预处理后的事件数据; 遍历
所述事件数据中的所有事件点, 为每一个事件点
赋予一个权重值, 并按照权重值大小, 对所有事
件点进行降序排列; 将排序靠后的M%的事件点
的平均权重作为聚类阈值, 根据所述聚类阈值对
所述事件数据进行最近邻聚类, 得到初步检测结
果; 对所述初步检测结果进行点云滤波, 得到最
终的检测结果。 本发明能够直接在事件数据中提
取小目标特征进行检测, 在静态背景下, 可以有
效滤除由热噪声触发的事件点杂波以及由大型
物体运动产生的干 扰事件点, 检测精度高。
权利要求书2页 说明书6页 附图3页
CN 115424041 A
2022.12.02
CN 115424041 A
1.一种面向稀疏事 件点的时空聚类小目标检测方法, 其特 征在于, 包括以下步骤:
对事件相机拍摄的原 始数据进行 预处理, 获得预处理后的事 件数据;
遍历所述事件数据中的所有事件点, 为每一个事件点赋予一个权重值, 并按照权重值
大小, 对所有事 件点进行降序排列;
将排序靠后的M%的事件点的平均权重作为聚类阈值, 根据所述聚类阈值对所述事件
数据进行最近邻聚类, 得到初步检测结果;
对所述初步检测结果进行点云滤波, 得到最终的检测结果。
2.根据权利要求1所述的面向稀疏事件点的时空聚类小目标检测方法, 其特征在于, 对
事件相机拍摄的原 始数据进行 预处理, 获得预处理后的事 件数据的具体实现过程包括:
去除原始数据中四维事件点坐标Zi=(x,y,t,p)的极性p, 对去除极性后的事件点坐标
进行下采样, 得到三维时空点云数据[x,y,t]T×N, 所述三维时空点云数据即预处理后的事
件数据; (x,y)为成像 像元的二维位置坐标, t为成像时刻, N 为原始数据中事 件点的个数。
3.根据权利要求1所述的面向稀疏事件点的时空聚类小目标检测方法, 其特征在于, 对
事件相机拍摄的原 始数据进行 预处理的实现过程包括: 对所述原 始数据进行 下采样操作。
4.根据权利要求1所述的面向稀疏事件点的时空聚类小目标检测方法, 其特征在于, 对
所述事件 数据进行切片, 得到多个数据段, 为各数据段中的每一个事件点赋予一个权重值;
按照权重值大小, 对所有数据段的事 件点进行降序排列。
5.根据权利要求1或4所述的面向稀疏事件点的时空聚类小目标检测方法, 其特征在
于, 任一事件点a的权重值Wa的计算公式为:
其中Dmax为事件点a和与事件点a
最远的事件点之间的欧式距离, Dai代表事件点a与第i个事件点的欧式距离, m为输入事件总
数。
6.根据权利要求5所述的面向稀疏事件点的时空聚类小目标检测方法, 其特征在于, 选
取权重值分布在50%以下 的事件点, 计算选取 的事件点的平均权重, 即得到自适应聚类范
围l。
7.根据权利要求1所述的面向稀疏事件点的时空聚类小目标检测方法, 其特征在于, 所
述初步检测结果的获取 过程包括:
根据所述聚类阈值对所述事件数据进行最近邻聚类, 得到包含检测结果的聚类结果
[x,y,t]T×M; M为聚类结果中包 含的事件点的总数;
若所述聚类结果包括多个类别, 则计算每个类别与其余类别的二维空间坐标偏差, 若
二维空间坐标偏差不超过所述聚类结果中的二维位置坐标, 则在断裂处进行均匀插值, 补
充断裂轨 迹, 得到初步检测结果。
8.根据权利要求1所述的面向稀疏事件点的时空聚类小目标检测方法, 其特征在于, 对
所述初步检测结果进行点云滤波的具体实现过程包括: 计算每个聚类类别的时间跨度, 若
某个聚类 类别的时间跨度不超过点云时间维度的10%, 则 删除该聚类 类别。
9.一种终端设备, 包括存储器、 处理器及存储在存储器上的计算机程序; 其特征在于,
所述处理器执行所述计算机程序, 以实现权利要求1~8之一所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质, 其上存储有计算机程序/指令; 其特征在于, 所述计算机权 利 要 求 书 1/2 页
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CN 115424041 A
2程序/指令被处 理器执行时实现权利要求1~8之一所述方法的步骤。权 利 要 求 书 2/2 页
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专利 面向稀疏事件点的时空聚类小目标检测方法
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