[发明专利]用于基于事件的视觉传感器的数据速率控制

说明书

在动态视觉传感器(DVS)或变化检测传感器中，芯片或传感器被配置为控制或调制事件速率。例如，该控制可以用于保持事件速率接近期望速率或在期望的界限内。通过改变开启事件和/或关闭事件阈值来使传感器的配置适应场景，允许具有必要的数据量，但不超过必要的数据量，使得整个系统尽可能获得关于其状态的信息。

相关申请

本申请要求2016年12月30日提交的瑞士临时专利申请号CH20160001764和2016年12月30日提交的瑞士临时专利申请号CH20160001765的优先权，它们的全部内容通过引用并入本申请。

背景技术

当今机器视觉主要基于传统照相机及其相关联的基于帧的图像传感器。对于一些机器视觉任务，例如物体识别，这些传统的基于帧的照相机非常适合。然而，对于其他任务，例如跟踪或位置和运动估计，传统的图像传感器具有缺点。

主要的缺点是，传统的照相机产生大量的冗余和不必要的数据，这些数据必须被捕获、通信和处理。这种高数据负载通过降低时间分辨率来减缓反应时间，导致功率消耗增加，并增加机器视觉系统的尺寸和成本。此外，大多数图像传感器具有有限的动态范围、较差的低光性能和运动模糊。

这些缺点是由于数据被捕获为静止图像(帧)的序列而产生的。在某些情况下，将动态场景编码为静止图像对于产生漂亮的图像和电影是有用的，但对于数据处理不是最佳的，但是这对于许多机器视觉使用来说并不那么重要。

使用传统照相机的传统计算机视觉系统通常比较顺序图像帧之间的特征用于目标识别。为了估计移动系统的位置和方向并推断周围世界的三维地图，比较两个顺序图像，它们部分重叠，但在不同的时间和不同的姿态下拍摄。为了推断两帧之间发生的运动，必须在两个图像上匹配特征视觉地标(关键点或其他视觉特征)。在两个图像中找到彼此对应的这些点对被称为解决“对应问题”。

解决对应问题需要大量的处理能力。为了检测地标，可能必须搜索图像中的每一个像素以寻找个性特征(角、弧度、边缘等)。然后对像素及其周围的像素邻域进行分组以表征所谓的特征描述符，这些特征描述符随后用于匹配帧之间的特征并由此建立对应点对。这是计算密集型的。直接比较像素强度的直接方法在计算上更加复杂。

另一方面，所谓的动态视觉传感器(DVS)或基于事件的变化检测传感器是克服基于帧的编码的局限性的传感器。通过使用像素内数据压缩，数据冗余被移除，并且实现高时间分辨率、低延迟、低功耗、具有很少运动模糊的高动态范围。因此，DVS特别适合于太阳能或电池供电的压缩感测或移动机器视觉应用，其中系统的位置必须被估计并且由于电池容量有限而处理功率受限。

DVS在本地对视觉信息进行预处理。代替产生清晰图像，DVS产生用于计算机应用的智能数据。虽然传统的图像传感器捕获电影作为一系列静止图像，但DVS检测并仅传输场景中的变化的位置。因此，它比传统照相机更有效地编码视觉信息，因为它编码像素内数据压缩。具体地，DVS不是将帧编码为图像数据，而是检测变化并将这些变化编码为变化事件。这意味着可以使用更少的资源、更低的净功率和更快的系统反应时间来处理数据。高时间分辨率允许连续跟踪视觉特征，从而克服对应问题。此外，DVS的架构允许高动态范围和良好的低光性能。

发明内容

DVS或变化检测传感器的一般特性是输出数据速率是可变的，因为事件速率取决于传感器正在观察的场景以及传感器配置。

要从传感器读出的变化事件的可变量可以在传感器和系统级上提出问题，特别是如果要读出的事件多于处理器可以实时处理的事件。

如果不能处理事件，则丢弃这些事件，导致数据丢失，因此系统丢失关于其状态(例如关于其移动和位置)的信息。在变化检测传感器的情况下，例如，结果可能是传感器将错过在其像素场的一部分中发生的事件。