Real-time Motion Segmentation with Event-based Normal Flow

📄 arXiv: 2602.20790v1 📥 PDF

作者: Sheng Zhong, Zhongyang Ren, Xiya Zhu, Dehao Yuan, Cornelia Fermuller, Yi Zhou

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2026-02-24

💡 一句话要点

提出基于事件Normal Flow的实时运动分割框架，显著提升动态场景理解效率。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 事件相机 运动分割 Normal Flow 图割 实时视觉

📋 核心要点

  1. 现有事件相机运动分割方法直接处理原始事件数据，效率低下，难以满足实时性需求，限制了其在动态场景理解中的应用。
  2. 该论文提出利用Normal Flow作为事件数据的中间表示，压缩运动信息，并结合图割算法和运动模型拟合，实现高效的运动分割。
  3. 实验结果表明，该方法在保证分割精度的前提下，显著提升了计算速度，与现有方法相比，速度提高了近800倍。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于事件的Normal Flow运动分割框架，旨在解决事件相机在动态场景理解中实时性不足的问题。事件相机以微秒级分辨率异步响应亮度变化，但在运动分割等任务中，直接处理原始事件数据效率低下。该方法利用Normal Flow作为中间表示，压缩局部区域内事件簇的运动信息，从而更有效地进行处理。具体而言，该方法将运动分割任务转化为能量最小化问题，通过图割算法求解，并结合Normal Flow聚类和运动模型拟合进行迭代优化。通过基于Normal Flow的运动模型初始化和拟合方法，该系统能够以有限数量的候选模型高效地估计独立运动物体的运动模型，显著降低计算复杂度，实现实时性能。在多个公共数据集上的大量评估充分证明了该框架的准确性和效率，与最先进的开源方法相比，速度提高了近800倍。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决事件相机在动态场景下进行实时运动分割的问题。现有方法直接处理稀疏的原始事件数据，计算效率低，难以满足实时性要求，限制了事件相机在机器人、自动驾驶等领域的应用。

核心思路：论文的核心思路是利用Normal Flow作为事件数据的中间表示，将稀疏的事件信息转化为密集的运动信息，从而降低计算复杂度。Normal Flow能够有效地捕捉局部区域内的运动模式，为后续的运动分割提供可靠的输入。

技术框架：该框架主要包含以下几个阶段：1) 事件数据输入；2) 基于事件邻域学习Normal Flow；3) 将运动分割问题转化为能量最小化问题，利用图割算法求解；4) Normal Flow聚类；5) 运动模型拟合；6) 迭代优化Normal Flow聚类和运动模型拟合，直至收敛。

关键创新：该方法最重要的创新在于将Normal Flow引入到事件相机的运动分割任务中，并设计了一种基于Normal Flow的运动模型初始化和拟合方法。该方法能够以有限数量的候选模型高效地估计独立运动物体的运动模型，显著降低了计算复杂度。与直接处理原始事件数据的方法相比，该方法能够更有效地利用事件信息，实现实时性能。

关键设计：论文采用图割算法进行能量最小化，能量函数的设计需要考虑数据项和平滑项。数据项用于衡量每个像素属于某个运动模型的概率，平滑项用于约束相邻像素属于同一运动模型。运动模型采用仿射变换模型，通过最小二乘法进行拟合。Normal Flow的聚类采用K-means算法，聚类中心的初始化采用基于Normal Flow方向的采样方法。

📊 实验亮点

该方法在多个公共数据集上进行了评估，实验结果表明，该方法在保证分割精度的前提下，显著提升了计算速度，与最先进的开源方法相比，速度提高了近800倍。这使得事件相机在实时运动分割任务中具有了实际应用的可能性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、自动驾驶、增强现实等领域。在机器人导航中，可以利用运动分割结果识别和跟踪动态障碍物，提高机器人的安全性。在自动驾驶中，可以用于检测和分割道路上的车辆和行人，提高驾驶辅助系统的性能。在增强现实中，可以用于将虚拟物体与真实场景中的运动物体进行交互。

📄 摘要（原文）

Event-based cameras are bio-inspired sensors with pixels that independently and asynchronously respond to brightness changes at microsecond resolution, offering the potential to handle visual tasks in challenging scenarios. However, due to the sparse information content in individual events, directly processing the raw event data to solve vision tasks is highly inefficient, which severely limits the applicability of state-of-the-art methods in real-time tasks, such as motion segmentation, a fundamental task for dynamic scene understanding. Incorporating normal flow as an intermediate representation to compress motion information from event clusters within a localized region provides a more effective solution. In this work, we propose a normal flow-based motion segmentation framework for event-based vision. Leveraging the dense normal flow directly learned from event neighborhoods as input, we formulate the motion segmentation task as an energy minimization problem solved via graph cuts, and optimize it iteratively with normal flow clustering and motion model fitting. By using a normal flow-based motion model initialization and fitting method, the proposed system is able to efficiently estimate the motion models of independently moving objects with only a limited number of candidate models, which significantly reduces the computational complexity and ensures real-time performance, achieving nearly a 800x speedup in comparison to the open-source state-of-the-art method. Extensive evaluations on multiple public datasets fully demonstrate the accuracy and efficiency of our framework.