Labits: Layered Bidirectional Time Surfaces Representation for Event Camera-based Continuous Dense Trajectory Estimation

📄 arXiv: 2412.08849v1 📥 PDF

作者: Zhongyang Zhang, Jiacheng Qiu, Shuyang Cui, Yijun Luo, Tauhidur Rahman

分类: cs.CV, cs.AI, cs.ET

发布日期: 2024-12-12

备注: 24 pages, 12 figures, 9 tables

💡 一句话要点

提出Labits：一种用于事件相机连续稠密轨迹估计的分层双向时间表面表示

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 事件相机 轨迹估计 时间表面 光流估计 连续时间 分层表示 双向编码

📋 核心要点

  1. 现有事件相机轨迹估计方法在事件表示构建过程中存在信息损失，限制了性能提升。
  2. 提出Labits分层双向时间表面表示，旨在同时保留时间信息、视觉特征和时间一致的信息密度。
  3. 引入APLOF模块提取活动像素局部光流，实验表明，该方法在轨迹终点误差上优于现有技术。

📝 摘要（中文）

事件相机为传统基于帧的传感器提供了一种引人注目的替代方案，它以高时间分辨率和低延迟捕获动态场景。移动物体沿其轨迹触发具有精确时间戳的事件，从而实现平滑的连续时间估计。然而，很少有工作尝试优化事件表示构建过程中的信息损失，这限制了该任务的性能上限。充分利用事件相机需要同时保留精细的时间信息、稳定且具有代表性的2D视觉特征以及时间上一致的信息密度的表示，这是现有表示方法中尚未解决的挑战。我们引入Labits：分层双向时间表面，这是一种简单而优雅的表示，旨在保留所有这些特征。此外，我们提出了一个用于提取活动像素局部光流（APLOF）的专用模块，显著提高了性能。我们的方法在MultiFlow数据集上实现了令人印象深刻的49%的轨迹终点误差（TEPE）降低，优于之前的最先进水平。代码将在接收后发布。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决事件相机在连续稠密轨迹估计中，现有事件表示方法无法同时保留精细时间信息、稳定视觉特征和时间一致信息密度的问题。现有方法在事件表示构建过程中存在信息损失，限制了轨迹估计的精度。

核心思路：论文的核心思路是设计一种新的事件表示方法，即Labits（Layered Bidirectional Time Surfaces），通过分层和双向的方式，更全面地捕捉事件流中的时空信息。同时，引入APLOF模块，提取更准确的局部光流信息，从而提高轨迹估计的准确性。

技术框架：该方法主要包含两个核心模块：Labits表示和APLOF模块。首先，利用Labits表示将事件流转换为一种新的特征表示，该表示能够保留精细的时间信息和稳定的视觉特征。然后，利用APLOF模块提取活动像素的局部光流信息。最后，将Labits表示和APLOF模块提取的光流信息输入到轨迹估计网络中，进行连续稠密轨迹估计。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了Labits表示和APLOF模块。Labits表示通过分层和双向的方式，更全面地捕捉事件流中的时空信息，克服了现有方法在信息保留方面的不足。APLOF模块能够更准确地提取活动像素的局部光流信息，为轨迹估计提供更可靠的线索。与现有方法相比，Labits表示和APLOF模块能够显著提高轨迹估计的准确性。

关键设计：Labits表示采用分层结构，每一层捕捉不同时间尺度的信息。双向设计则分别从过去和未来两个方向对事件信息进行编码。APLOF模块的设计细节未知，但其目标是提取活动像素的局部光流信息。损失函数和网络结构等其他技术细节在论文中可能有所描述，但根据摘要无法得知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该方法在MultiFlow数据集上取得了显著的性能提升，轨迹终点误差（TEPE）相比之前的最先进水平降低了49%。这一结果表明，Labits表示和APLOF模块能够有效地提高事件相机轨迹估计的准确性，具有重要的实际应用价值。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、自动驾驶、无人机等领域，尤其是在光照条件差、运动速度快等传统视觉传感器失效的场景下。通过更精确的轨迹估计，可以提高机器人的环境感知能力和运动控制精度，从而实现更安全、更可靠的自主导航。

📄 摘要（原文）

Event cameras provide a compelling alternative to traditional frame-based sensors, capturing dynamic scenes with high temporal resolution and low latency. Moving objects trigger events with precise timestamps along their trajectory, enabling smooth continuous-time estimation. However, few works have attempted to optimize the information loss during event representation construction, imposing a ceiling on this task. Fully exploiting event cameras requires representations that simultaneously preserve fine-grained temporal information, stable and characteristic 2D visual features, and temporally consistent information density, an unmet challenge in existing representations. We introduce Labits: Layered Bidirectional Time Surfaces, a simple yet elegant representation designed to retain all these features. Additionally, we propose a dedicated module for extracting active pixel local optical flow (APLOF), significantly boosting the performance. Our approach achieves an impressive 49% reduction in trajectory end-point error (TEPE) compared to the previous state-of-the-art on the MultiFlow dataset. The code will be released upon acceptance.