[发明专利]基于脉冲阵列图像传感器的高速目标追踪方法及系统

说明书

基于脉冲阵列图像传感器的高速目标追踪方法及系统，属于基于仿生视觉图像传感器的高速目标追技术领域，解决如何针对脉冲阵列图像传感器的1‑bit特殊脉冲数据格式，设计一种高速目标追踪方法，减小数据处理时间、提高算法实时性和精度的问题；以一个方框遍历脉冲阵列图像传感器单帧脉冲数据的行和列，定位单帧脉冲数据中脉冲分布最密集的区域，该算法接收脉冲阵列图像传感器的LVDS数据，通过流水线形式数据处理，大大减小了数据处理时间，提高了算法的实时性；通过拖尾补偿算法，提高了算法的定位精度，可以在较短的时间内实现目标的定位，可以实现40Kfps条件下的高速目标追踪。

技术领域

本发明属于基于仿生视觉图像传感器的高速目标追踪技术领域，具体涉及基于脉冲阵列图像传感器的高速目标追踪方法及系统。

背景技术

科学技术的发展，使得人工智能进入了人们的日常生活中。作为机器视觉的重要组成部分，高速目标追踪系统也受到越来越多的关注。快速、准确的定位目标的位置信息是机器灵敏度的一个重要指标。但是随着图像传感器帧频和分辨率的增长，剧烈增长的数据量也为数据处理带来的巨大的压力。以传统图像传感器为例，分辨率为1920×1080，帧频为1000fps，输出数据为8-bit灰度数据的传感器，每秒产生16.59Gb的数据。庞大的数据为数据的实时处理带来了巨大的压力。

近年来，越来越多的高速图像传感器被提出。脉冲阵列图像传感器就是一种高速图像传感器，它可以将光信号转换为数字脉冲信号。该图像传感器采用传统帧扫描的读出方式保证了数据的完整性。像素之间采用异步复位的工作方式保证采集光强信息的连续性。最后输出1-bit脉冲数据，可以在有限带宽条件下实现更高的帧频。

现有技术中，申请号为CN201811608766、公开日期为2020年07月10日的中国发明专利申请《一种应用于高速脉冲传感器的重构图像拖尾消除算法》，公开了通过背景脉冲间隔、目标光脉冲间隔、拖尾脉冲间隔计算实际拖尾中目标光占据的周期数，进行拖尾部分的消除。但是在实际应用中拖尾部分的灰度是渐变的，无法得到准确的拖尾部分的脉冲间隔，所以在实用性方面有一些限制。

传统的图像传感器使用8-bit或10-bit数据来表示光信息，像素之间采用同步复位的方式。由于工作方式不同，所以传统的目标追踪算法不能应用于脉冲阵列图像传感器产生的脉冲数据。脉冲阵列图像传感器的积分周期是多个帧周期，单个帧周期无法获得准确的拍摄场景的灰度信息。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于如何针对脉冲阵列图像传感器的1-bit特殊脉冲数据格式，设计一种高速目标追踪方法，减小数据处理时间、提高算法实时性和精度。

本发明是通过以下技术方案解决上述技术问题的：

基于脉冲阵列图像传感器的高速目标追踪方法，包括以下步骤：

步骤一、针对脉冲阵列图像传感器的1-bit脉冲数据格式，以一个方框遍历脉冲阵列图像传感器单帧脉冲数据的行和列，输入脉冲阵列图像传感器两路相邻的LVDS脉冲数据，对LVDS脉冲数据进行处理后开始累加，并统计得到单通道累加最大值；

步骤二、根据步骤一并行处理8个通道的输入脉冲阵列图像传感器两路相邻的LVDS脉冲数据，得到每个通道的累加最大值，取8个通道中的最大值为单帧脉冲数据统计的最大值，统计的最大值所在的位置为定位坐标；

步骤三、计算得到图像拖尾长度，对步骤二的定位坐标添加图像拖尾长度进行坐标补偿，输出补偿后的定位坐标。