Efficient Event Camera Volume System

📄 arXiv: 2603.14738v1 📥 PDF

作者: Juan Camilo Soto, Ian Noronha, Saru Bharti, Upinder Kaur

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2026-03-16

备注: Accepted to ICRA 2026

💡 一句话要点

提出EECVS高效事件相机体素系统，自适应压缩提升下游任务性能。

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 事件相机 数据压缩 自适应变换 机器人视觉 连续时间建模

📋 核心要点

  1. 事件相机数据稀疏，难以直接应用于机器人流程，现有方法存在时间分箱伪影。
  2. EECVS将事件流建模为连续时间狄拉克脉冲序列，自适应选择DCT、DTFT和DWT变换进行压缩。
  3. 实验表明，EECVS在重建保真度、分割任务泛化能力和计算效率方面均优于现有方法。

📝 摘要（中文）

事件相机具有低延迟和高动态范围的优势，但其稀疏输出给集成到标准机器人流程中带来了挑战。我们提出了EECVS（Efficient Event Camera Volume System），一种新颖的框架，将事件流建模为连续时间的狄拉克脉冲序列，通过在事件时间戳直接进行变换评估，实现无伪影压缩。我们的关键创新在于结合了密度驱动的自适应选择，在DCT、DTFT和DWT变换中选择，并针对每个域的稀疏特性采用特定于变换的系数剪枝策略。该框架消除了时间分箱伪影，同时根据实时事件密度分析自动调整压缩策略。在EHPT-XC和MVSEC数据集上，我们的框架实现了卓越的重建保真度，其中DTFT提供了最低的地球移动距离。在下游分割任务中，EECVS表现出强大的泛化能力。值得注意的是，我们的方法表现出卓越的跨数据集泛化能力：当使用EventSAM分割进行评估时，EECVS在MVSEC上实现了0.87的平均IoU，而24通道的体素网格为0.44，同时在EHPT-XC上保持竞争力。我们的ROS2实现提供了实时部署，DCT处理实现了1.5毫秒的延迟，并且吞吐量比其他变换高2.7倍，从而建立了第一个自适应事件压缩框架，该框架在各种机器人场景中保持了计算效率和卓越的泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：事件相机输出的稀疏性和非均匀性给数据压缩和后续处理带来了挑战。传统方法通常采用时间分箱，即将事件累积到固定时间间隔的网格中，这会导致时间分辨率降低和伪影。此外，针对不同场景和事件分布，缺乏自适应的压缩策略，限制了算法的泛化能力和效率。

核心思路：EECVS的核心思路是将事件流视为连续时间的信号，并利用信号处理中的变换方法（DCT、DTFT、DWT）直接在事件时间戳上进行压缩，避免时间分箱带来的信息损失。通过密度驱动的自适应选择机制，根据实时事件密度选择最合适的变换方法，并针对不同变换的特性采用不同的系数剪枝策略，进一步提高压缩效率。

技术框架：EECVS框架主要包含以下几个阶段：1) 事件流输入：接收来自事件相机的原始事件数据流。2) 密度分析：实时分析事件密度，用于后续的变换选择。3) 变换选择：根据密度分析结果，自适应地选择DCT、DTFT或DWT变换。4) 变换计算：在事件时间戳上直接计算所选变换的系数。5) 系数剪枝：根据变换特性，对变换系数进行剪枝，去除冗余信息。6) 数据输出：输出压缩后的事件数据，可用于后续的机器人任务。

关键创新：EECVS的关键创新在于：1) 连续时间建模：将事件流建模为连续时间的狄拉克脉冲序列，避免了时间分箱带来的信息损失。2) 密度驱动的自适应变换选择：根据实时事件密度自适应地选择最合适的变换方法，提高了压缩效率和泛化能力。3) 变换特定的系数剪枝策略：针对不同变换的特性，采用不同的系数剪枝策略，进一步提高了压缩效率。

关键设计：EECVS的关键设计包括：1) 密度分析方法：采用滑动窗口计算事件密度，并使用阈值来区分低密度和高密度区域。2) 变换选择策略：在高密度区域选择DCT或DWT，在低密度区域选择DTFT。3) 系数剪枝策略：对于DCT和DWT，采用基于能量的剪枝策略；对于DTFT，采用基于频率的剪枝策略。4) ROS2实现：为了方便部署，EECVS采用ROS2框架实现，并提供了实时处理能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，EECVS在EHPT-XC和MVSEC数据集上实现了卓越的重建保真度，其中DTFT提供了最低的地球移动距离。在下游分割任务中，EECVS表现出强大的泛化能力，在使用EventSAM分割时，EECVS在MVSEC上实现了0.87的平均IoU，而24通道的体素网格为0.44。此外，EECVS的ROS2实现实现了1.5毫秒的延迟，并且吞吐量比其他变换高2.7倍。

🎯 应用场景

EECVS可应用于各种机器人应用场景，例如自动驾驶、SLAM、目标跟踪和手势识别等。通过高效压缩事件相机数据，降低了数据传输和存储的成本，并提高了实时处理能力。该框架的自适应性和泛化能力使其能够适应不同的环境和任务需求，为机器人技术的进一步发展提供了有力支持。

📄 摘要（原文）

Event cameras promise low latency and high dynamic range, yet their sparse output challenges integration into standard robotic pipelines. We introduce \nameframew (Efficient Event Camera Volume System), a novel framework that models event streams as continuous-time Dirac impulse trains, enabling artifact-free compression through direct transform evaluation at event timestamps. Our key innovation combines density-driven adaptive selection among DCT, DTFT, and DWT transforms with transform-specific coefficient pruning strategies tailored to each domain's sparsity characteristics. The framework eliminates temporal binning artifacts while automatically adapting compression strategies based on real-time event density analysis. On EHPT-XC and MVSEC datasets, our framework achieves superior reconstruction fidelity with DTFT delivering the lowest earth mover distance. In downstream segmentation tasks, EECVS demonstrates robust generalization. Notably, our approach demonstrates exceptional cross-dataset generalization: when evaluated with EventSAM segmentation, EECVS achieves mean IoU 0.87 on MVSEC versus 0.44 for voxel grids at 24 channels, while remaining competitive on EHPT-XC. Our ROS2 implementation provides real-time deployment with DCT processing achieving 1.5 ms latency and 2.7X higher throughput than alternative transforms, establishing the first adaptive event compression framework that maintains both computational efficiency and superior generalization across diverse robotic scenarios.