Flow-Based Visual Stream Compression for Event Cameras
作者: Daniel C. Stumpp, Himanshu Akolkar, Alan D. George, Ryad Benosman
分类: cs.CV
发布日期: 2024-03-12
备注: 13 pages, 7 figures, 2 tables
💡 一句话要点
提出基于流的视觉流压缩方法以解决事件相机数据传输问题
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 事件相机 数据压缩 光流估计 实时预测 带宽优化
📋 核心要点
- 现有事件相机在高动态场景下产生的数据传输速率过高，导致带宽和功耗问题。
- 本文提出了一种基于光流的实时异步压缩方法，通过预测未来事件来减少传输数据量。
- 实验结果显示，该方法在多种数据集上实现了平均压缩比2.81，结合LZMA后可达10.45至17.24。
📝 摘要（中文）
随着神经形态事件视觉传感器的使用日益增加，对其输出流的压缩需求也随之上升。尽管事件流在空间上是稀疏的，但传感器的高时间分辨率可能导致高数据传输速率。为了解决在通信带宽和功耗受限环境下的传输问题，本文提出了一种基于流的方法，用于实时异步压缩生成的事件流。该方法利用实时光流估计预测未来事件，从而显著减少传输数据量。实验表明，该方法在多种事件相机数据集上实现了平均压缩比2.81，且结合LZMA压缩后可达到10.45至17.24的先进压缩比。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决事件相机在高动态场景下产生的高数据传输速率问题。现有方法在带宽和功耗受限的环境中难以有效传输数据。
核心思路：提出了一种基于光流的实时异步压缩方法，通过实时预测未来事件，避免了不必要的数据传输，从而降低了数据量。
技术框架：该方法的整体架构包括光流估计模块和事件预测模块。光流估计用于实时计算场景中的运动信息，而事件预测模块则基于光流信息生成未来事件的预测。
关键创新：最大的技术创新在于利用光流估计进行事件预测，显著减少了需要传输的事件数量，与传统方法相比，减少了数据传输的延迟和带宽需求。
关键设计：在参数设置上，采用了中位数时间误差0.48毫秒和平均时空事件流距离3.07的配置，以确保压缩效果的同时保持预测的准确性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，提出的方法在多种事件相机数据集上实现了平均压缩比2.81，且在结合LZMA压缩后，压缩比可达10.45至17.24，显示出显著的性能提升。该方法的实时低延迟事件预测能力也得到了验证。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括无人驾驶、机器人视觉和远程监控等场景，能够有效降低数据传输的带宽需求和功耗，提升系统的实时性和可靠性。随着事件相机技术的不断发展，该方法有望在更多实际应用中发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
As the use of neuromorphic, event-based vision sensors expands, the need for compression of their output streams has increased. While their operational principle ensures event streams are spatially sparse, the high temporal resolution of the sensors can result in high data rates from the sensor depending on scene dynamics. For systems operating in communication-bandwidth-constrained and power-constrained environments, it is essential to compress these streams before transmitting them to a remote receiver. Therefore, we introduce a flow-based method for the real-time asynchronous compression of event streams as they are generated. This method leverages real-time optical flow estimates to predict future events without needing to transmit them, therefore, drastically reducing the amount of data transmitted. The flow-based compression introduced is evaluated using a variety of methods including spatiotemporal distance between event streams. The introduced method itself is shown to achieve an average compression ratio of 2.81 on a variety of event-camera datasets with the evaluation configuration used. That compression is achieved with a median temporal error of 0.48 ms and an average spatiotemporal event-stream distance of 3.07. When combined with LZMA compression for non-real-time applications, our method can achieve state-of-the-art average compression ratios ranging from 10.45 to 17.24. Additionally, we demonstrate that the proposed prediction algorithm is capable of performing real-time, low-latency event prediction.