इवेंट कैमरा: Difference between revisions

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एक इवेंट कैमरा, जिसे तंत्रिकाप्रभावी कैमरा के रूप में भी जाना जाता है,<ref>{{cite journal |last1=Li |first1=Hongmin |last2=Liu |first2=Hanchao |last3=Ji |first3=Xiangyang |last4=Li |first4=Guoqi |last5=Shi |first5=Luping |title=CIFAR10-DVS: An Event-Stream Dataset for Object Classification |journal=Frontiers in Neuroscience |date=2017 |volume=11 |page=309 |doi=10.3389/fnins.2017.00309 |pmid=28611582 |language=English |issn=1662-453X|pmc=5447775 |doi-access=free }}</ref> सिलिकॉन रेटिना<ref>{{cite journal |last1=Sarmadi |first1=Hamid |last2=Muñoz-Salinas |first2=Rafael |last3=Olivares-Mendez |first3=Miguel A. |last4=Medina-Carnicer |first4=Rafael |title=एक इवेंट कैमरा का उपयोग करके बाइनरी स्क्वायर फिडुशियल मार्कर का पता लगाना|journal=IEEE Access |date=2021 |volume=9 |pages=27813–27826 |doi=10.1109/ACCESS.2021.3058423 |url=https://ieeexplore.ieee.org/document/9351958 |issn=2169-3536|arxiv=2012.06516 |s2cid=228375825 }}</ref> या गतिशील दृष्टि संवेदक,<ref>{{cite book |last1=Liu |first1=Min |last2=Delbruck |first2=Tobi |title=2017 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS) |chapter=Block-matching optical flow for dynamic vision sensors: Algorithm and FPGA implementation |date=May 2017 |pages=1–4 |doi=10.1109/ISCAS.2017.8050295 |arxiv=1706.05415 |isbn=978-1-4673-6853-7 |s2cid=2283149 |url=https://ieeexplore.ieee.org/document/8050295 |access-date=27 June 2021}}</ref> एक [[छवि संवेदक]] है जो चमक में स्थानीय परिवर्तनों पर प्रतिक्रिया करता है। ईवेंट कैमरे कैमरा कपाट (फ़ोटोग्राफ़ी) का उपयोग करके छवियों को अधिकृत नहीं करते हैं जैसा कि [[पारंपरिक (फ़्रेम) कैमरे]] करते हैं। इसके अतिरिक्त , एक घटना कैमरे के अंदर प्रत्येक चित्रांश स्वतंत्र रूप से और अतुल्यकालिक रूप से संचालित होता है, चमक में होने वाले परिवर्तनों की प्रतिवेदन करता है, और अन्यथा निष्क्रिय रहता है।


== कार्यात्मक विवरण ==
== कार्यात्मक विवरण ==
घटना कैमरा चित्रांश स्वतंत्र रूप से चमक में होने वाले परिवर्तनों का प्रतिक्रिया दिखाते हैं।<ref name=":2" />प्रत्येक चित्रांश एक संदर्भ चमक स्तर संग्रहीत करता है, और लगातार इसकी तुलना वर्तमान चमक स्तर से करता है। यदि चमक में अंतर एक सीमा से अधिक है, तो वह चित्रांश अपने संदर्भ स्तर को पुनः स्थापित करता है और एक घटना उत्पन्न करता है: एक असतत पैकेट जिसमें चित्रांश पता और टाइमस्टैम्प होता है। घटनाओं में चमक परिवर्तन की ध्रुवीयता (वृद्धि या कमी), या रोशनी के स्तर का तात्कालिक माप भी हो सकता है।<ref name=":3" /> इस प्रकार, घटना कैमरे दृश्य रोशनी में परिवर्तन से प्रवर्तित होने वाली घटनाओं की एक अतुल्यकालिक वर्ग का उत्पादन करते हैं।[[File:Event camera comparison.jpg|thumb|इवेंट कैमरा और पारंपरिक कैमरा द्वारा तैयार किए गए डेटा की तुलना।]]इवेंट कैमरों में माइक्रोसेकंड समतुल्यकालिक विभेदन ,फ्रेम कैमरों की तुलना में 120 dB गतिक परिसर और कम अतिप्रभावाधीन (फ़ोटोग्राफ़ी) कम/ अतिप्रभावाधीन और [[ धीमी गति |धीमी गति]] होता है<ref name=":2" /><ref>{{Cite web|last=Longinotti|first=Luca|title=उत्पाद की विशेषताएं|url=https://inivation.com/support/product-specifications/|access-date=2019-04-21|website=iniVation}}</ref> । यह उन्हें उद्देश्य और कैमरा गतिविधि([[ ऑप्टिकल प्रवाह |ऑप्टिकल प्रवाह]]) को अधिक सटीक रूप से पथानुसरण करने की अनुमति देता है। वे ग्रे-स्केल जानकारी देते हैं। प्रारंभ में (2014), विभेदन 100 चित्रांश तक सीमित था। बाद की प्रविष्टि 2019 में 640x480 विभेदन तक पहुंच गई। क्योंकि व्यक्तिगत चित्रांश स्वतंत्र रूप से आग लगाते हैं, इवेंट कैमरे अतुल्यकालिक कंप्यूटिंग संरचना जैसे [[न्यूरोमॉर्फिक इंजीनियरिंग|तंत्रिकाप्रभावी इंजीनियरिंग]] के साथ एकीकरण के लिए उपयुक्त दिखाई देते हैं। चित्रांश स्वतंत्रता इन कैमरों को उन दृश्यों के साथ तालमेल बिठाने की अनुमति देती है, जिनमें उज्ज्वल और मंद रोशनी वाले क्षेत्र बिना औसत के होते हैं।<ref name=":7">{{Cite news|date=2022-01-29|title=एक नए प्रकार का कैमरा|newspaper=The Economist|url=https://www.economist.com/science-and-technology/a-new-type-of-camera/21807384|access-date=2022-02-02|issn=0013-0613}}</ref>
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|+Typical image sensor characteristics
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Revision as of 13:16, 22 May 2023

इवेंट कैमरा, जिसे तंत्रिकाप्रभावी कैमरा के रूप में भी जाना जाता है,[1] सिलिकॉन रेटिना[2] या गतिशील दृष्टि संवेदक,[3] एक छवि संवेदक है जो चमक में स्थानीय परिवर्तनों पर प्रतिक्रिया करता है। ईवेंट कैमरे कैमरा कपाट (फ़ोटोग्राफ़ी) का उपयोग करके छवियों को अधिकृत नहीं करते हैं जैसा कि पारंपरिक (फ़्रेम) कैमरे करते हैं। इसके अतिरिक्त , एक घटना कैमरे के अंदर प्रत्येक चित्रांश स्वतंत्र रूप से और अतुल्यकालिक रूप से संचालित होता है, चमक में होने वाले परिवर्तनों की प्रतिवेदन करता है, और अन्यथा निष्क्रिय रहता है।

कार्यात्मक विवरण

घटना कैमरा चित्रांश स्वतंत्र रूप से चमक में होने वाले परिवर्तनों का प्रतिक्रिया दिखाते हैं।[4]प्रत्येक चित्रांश एक संदर्भ चमक स्तर संग्रहीत करता है, और लगातार इसकी तुलना वर्तमान चमक स्तर से करता है। यदि चमक में अंतर एक सीमा से अधिक है, तो वह चित्रांश अपने संदर्भ स्तर को पुनः स्थापित करता है और एक घटना उत्पन्न करता है: एक असतत पैकेट जिसमें चित्रांश पता और टाइमस्टैम्प होता है। घटनाओं में चमक परिवर्तन की ध्रुवीयता (वृद्धि या कमी), या रोशनी के स्तर का तात्कालिक माप भी हो सकता है।[5] इस प्रकार, घटना कैमरे दृश्य रोशनी में परिवर्तन से प्रवर्तित होने वाली घटनाओं की एक अतुल्यकालिक वर्ग का उत्पादन करते हैं।

इवेंट कैमरा और पारंपरिक कैमरा द्वारा तैयार किए गए डेटा की तुलना।

इवेंट कैमरों में माइक्रोसेकंड समतुल्यकालिक विभेदन ,फ्रेम कैमरों की तुलना में 120 dB गतिक परिसर और कम अतिप्रभावाधीन (फ़ोटोग्राफ़ी) कम/ अतिप्रभावाधीन और धीमी गति होता है[4][6] । यह उन्हें उद्देश्य और कैमरा गतिविधि (ऑप्टिकल प्रवाह) को अधिक सटीक रूप से पथानुसरण करने की अनुमति देता है। वे ग्रे-स्केल जानकारी देते हैं। प्रारंभ में (2014), विभेदन 100 चित्रांश तक सीमित था। बाद की प्रविष्टि 2019 में 640x480 विभेदन तक पहुंच गई। क्योंकि व्यक्तिगत चित्रांश स्वतंत्र रूप से आग लगाते हैं, इवेंट कैमरे अतुल्यकालिक कंप्यूटिंग संरचना जैसे तंत्रिकाप्रभावी इंजीनियरिंग के साथ एकीकरण के लिए उपयुक्त दिखाई देते हैं। चित्रांश स्वतंत्रता इन कैमरों को उन दृश्यों के साथ तालमेल बिठाने की अनुमति देती है, जिनमें उज्ज्वल और मंद रोशनी वाले क्षेत्र बिना औसत के होते हैं।[7]

Typical image sensor characteristics
Sensor Dynamic

range (dB)

Equivalent

framerate* (fps)

Spatial

resolution (MP)

Power

consumption (mW)

Human eye 30–40 200-300 - 10[8]
High-end DSLR camera (Nikon D850) 44.6[9] 120 2–8 -
Ultrahigh-speed camera (Phantom v2640)[10] 64 12,500 0.3–4 -
Event camera[11] 120 1,000,000 0.1–0.2 30

*अस्थायी समाधान का संकेत देता है क्योंकि मानव आंखें और इवेंट कैमरे फ्रेम को आउटपुट नहीं करते हैं।

प्रकार

समतुल्यकालिक विभेदन संवेदक (जैसे डीवीएस[4] (डायनामिक विजन संवेदक) या एसडीवीएस[12] (संवेदनशील-डीवीएस)) ऐसी घटनाओं का उत्पादन करते हैं जो ध्रुवीयता (चमक में वृद्धि या कमी) का संकेत देते हैं, जबकि अस्थायी छवि संवेदक [5]प्रत्येक घटना के साथ तात्कालिक विकिरण का संकेत दें। डेविस[13] (डायनामिक और एक्टिव-चित्रांश विजन संवेदक ) में डायनेमिक विजन संवेदक (DVS) के अतिरिक्त एक ग्लोबल कैमरा कपाट सक्रिय चित्रांश संवेदक (APS) होता है जो समान फोटोसेंसर ऐरे को साझा करता है। इस प्रकार, यह घटनाओं के साथ-साथ छवि फ़्रेम बनाने की क्षमता रखता है। कई इवेंट कैमरों में एक जड़त्वीय माप इकाई (IMU) भी होती है।

Event cameras
Name Event output Image frames Color IMU Manufacturer Commercially available Resolution
DVS128[4] Polarity No No No Inivation No 128x128
sDVS128[12] Polarity No No No CSIC No 128x128
DAVIS240[13] Polarity Yes No Yes Inivation No 240x180
DAVIS346[14] Polarity Yes No Yes Inivation Yes 346 x 260
DVXplorer[15] Polarity No No Yes Inivation Yes 640 x 480
SEES[16] Polarity Yes No Yes Insightness Yes
Metavision Packaged Generation 3 Sensor[17] Polarity No No No Prophesee Yes 640x480
SilkyEvCam camera (Prophesee Gen 3)[18] Polarity No No No Century Arks / Prophesee Yes 640×480
VisionCamEB camera (Prophesee Gen 3) [19] Polarity No No No Imago Technologies / Prophesee Yes 640×480
Samsung DVS[20] Polarity No No Yes Samsung Yes 640×480
Onboard[5] Polarity No No Yes Prophesee No 640×480
Celex[21] Intensity Yes No Yes CelePixel Yes 64x64
IMX636[22] sensor Polarity Yes No No Sony / Prophesee Yes 1280x720
EVK3[23] camera (IMX636 ES/ Prophesee Gen 3.1) Polarity No No No Prophesee Yes 1280x720 / 640×480
EVK4[24] camera (IMX636 ES) Polarity No No No Prophesee Yes 1280x720
IMX637[25] sensor Polarity Yes No No Sony / Prophesee No 640x512


रेटिनोमॉर्फिक संवेदक

Main article: रेटिनोमॉर्फिक सेंसर
Left: फोटोसेंसिटिव कैपेसिटर का योजनाबद्ध क्रॉस-सेक्शनल आरेख। केंद्र: रेटिनोमॉर्फिक संवेदक का सर्किट आरेख, शीर्ष पर प्रकाशसंवेदी संधारित्र के साथ। दाएं: निरंतर रोशनी के अनुप्रयोग के लिए रेटिनोमॉर्फिक संवेदक की अपेक्षित क्षणिक प्रतिक्रिया।

इवेंट संवेदक का एक अन्य वर्ग तथाकथित रेटिनोमॉर्फिक संवेदक है। जबकि रेटिनोमॉर्फिक शब्द का प्रयोग सामान्यतः घटना संवेदकों का वर्णन करने के लिए किया गया है,[26][27] 2020 में इसे श्रृंखला में एक प्रतिरोधी और सहज संधारित्र के आधार पर एक विशिष्ट संवेदक डिज़ाइन के नाम के रूप में अपनाया गया था।[28] ये कैपेसिटर फोटोकैपेसिटर से भिन्न होते हैं, जिनका उपयोग सौर ऊर्जा को स्टोर करने के लिए किया जाता है,[29] और इसके अतिरिक्त रोशनी के तहत धारिता को बदलने के लिए डिज़ाइन किया गया है। समाई बदलने पर वे थोड़ा चार्ज/डिस्चार्ज होते हैं, लेकिन अन्यथा संतुलन में रहते हैं। जब एक सहज संधारित्र को एक अवरोधक के साथ श्रृंखला में रखा जाता है, और सर्किट में एक इनपुट वोल्टेज लगाया जाता है, तो परिणाम एक संवेदक होता है जो प्रकाश की तीव्रता में परिवर्तन होने पर वोल्टेज को आउटपुट करता है, लेकिन अन्यथा नहीं।

अन्य इवेंट संवेदक (सामान्यतः एक फोटोडायोड और कुछ अन्य सर्किट तत्व) के विपरीत, ये संवेदक स्वाभाविक रूप से सिग्नल उत्पन्न करते हैं। इसलिए उन्हें एक एकल उपकरण माना जा सकता है जो अन्य घटना कैमरों में एक छोटे सर्किट के समान परिणाम उत्पन्न करता है। रेटिनोमॉर्फिक संवेदक का आज तक केवल एक शोध वातावरण में अध्ययन किया गया है।[30][31][32][33]


एल्गोरिदम

Night run reconstruction
एक पैदल यात्री रात में कार की हेडलाइट्स के सामने दौड़ता है। बाएं: एक पारंपरिक कैमरे से ली गई छवि गंभीर मोशन ब्लर और अंडरएक्सपोजर दिखाती है। दाएँ: किसी ईवेंट कैमरे से ईवेंट के साथ बाईं छवि को संयोजित करके छवि का पुनर्निर्माण किया गया।[34]

छवि पुनर्निर्माण

घटनाओं से छवि पुनर्निर्माण में उच्च गतिशील सीमा , उच्च अस्थायी विभेदन और कम मोशन ब्लर के साथ चित्र और वीडियो बनाने की क्षमता है। समतुल्यकालिक स्मूथिंग का उपयोग करके छवि पुनर्निर्माण प्राप्त किया जा सकता है, उदा। उच्च पास फिल्टर ,हाई-पास या पूरक फिल्टर और ढाल अनुमान[35] इसके बाद ग्रेडिएंट-डोमेन इमेज प्रोसेसिंग[34]वैकल्पिक तरीकों में गणितीय अनुकूलन सम्मिलित है[36]।

स्थानिक दृढ़ संकल्प

स्थानिक घटना-संचालित कनवल्शन की अवधारणा को 1999 में पोस्ट किया गया था[37] (डीवीएस से पहले), लेकिन बाद में ईयू प्रोजेक्ट कैवियार के समय सामान्यीकृत किया गया[38] (जिसके समय DVS का आविष्कार किया गया था) घटना-दर-घटना को प्रोजेक्ट करके घटना के चारों ओर एक मनमाना कनवल्शन इंटीग्रेटेड-एंड-फायर पिक्सल की एक सरणी में समन्वयित करता है।[39] मल्टी-कर्नेल इवेंट-संचालित कनवल्शन का विस्तार[40] घटना-संचालित गहरे दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क के लिए अनुमति देता है।[41]


मोशन डिटेक्शन और ट्रैकिंग

एक इवेंट कैमरा द्वारा देखी गई छवि विभाजन और चलती वस्तु का पता लगाना एक तुच्छ कार्य लग सकता है, क्योंकि यह संवेदक ऑन-चिप द्वारा किया जाता है। हालाँकि, ये कार्य कठिन हैं, क्योंकि घटनाओं में बहुत कम जानकारी होती है[42] और इसमें बनावट और रंग जैसी उपयोगी दृश्य विशेषताएं सम्मिलित नहीं हैं।[43] चलते कैमरे को देखते हुए ये कार्य और चुनौतीपूर्ण हो जाते हैं,[42]क्योंकि घटनाओं को छवि तल पर हर जगह प्रवर्तित किया जाता है, जो चलती वस्तुओं और स्थिर दृश्य (जिसकी स्पष्ट गति कैमरे की अहं-गति से प्रेरित होती है) द्वारा निर्मित होती है। इस समस्या को हल करने के लिए हाल के कुछ दृष्टिकोणों में गति-मुआवजा मॉडल का समावेश सम्मिलित है[44][45] और पारंपरिक क्लस्टर विश्लेषण।[46][47][43][48]


संभावित अनुप्रयोग

संभावित अनुप्रयोगों में वस्तु पहचान, स्वायत्त वाहन और रोबोटिक्स सम्मिलित हैं।[32]अमेरिकी सेना इन्फ्रारेड और अन्य इवेंट कैमरों पर विचार कर रही है क्योंकि उनकी कम बिजली की खपत और कम गर्मी उत्पादन होता है।[7]


यह भी देखें

  • तंत्रिकाप्रभावी इंजीनियरिंग
  • रेटिनोमॉर्फिक संवेदक
  • रोलिंग शटर

संदर्भ

  1. ↑ Li, Hongmin; Liu, Hanchao; Ji, Xiangyang; Li, Guoqi; Shi, Luping (2017). "CIFAR10-DVS: An Event-Stream Dataset for Object Classification". Frontiers in Neuroscience (in English). 11: 309. doi:10.3389/fnins.2017.00309. ISSN 1662-453X. PMC 5447775. PMID 28611582.
  2. ↑ Sarmadi, Hamid; Muñoz-Salinas, Rafael; Olivares-Mendez, Miguel A.; Medina-Carnicer, Rafael (2021). "एक इवेंट कैमरा का उपयोग करके बाइनरी स्क्वायर फिडुशियल मार्कर का पता लगाना". IEEE Access. 9: 27813–27826. arXiv:2012.06516. doi:10.1109/ACCESS.2021.3058423. ISSN 2169-3536. S2CID 228375825.
  3. ↑ Liu, Min; Delbruck, Tobi (May 2017). "Block-matching optical flow for dynamic vision sensors: Algorithm and FPGA implementation". 2017 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS). pp. 1–4. arXiv:1706.05415. doi:10.1109/ISCAS.2017.8050295. ISBN 978-1-4673-6853-7. S2CID 2283149. Retrieved 27 June 2021.
  4. ↑ 4.0 4.1 4.2 4.3 Lichtsteiner, P.; Posch, C.; Delbruck, T. (February 2008). "A 128×128 120 dB 15μs Latency Asynchronous Temporal Contrast Vision Sensor" (PDF). IEEE Journal of Solid-State Circuits. 43 (2): 566–576. Bibcode:2008IJSSC..43..566L. doi:10.1109/JSSC.2007.914337. ISSN 0018-9200. S2CID 6119048.
  5. ↑ 5.0 5.1 5.2 Posch, C.; Matolin, D.; Wohlgenannt, R. (January 2011). "A QVGA 143 dB Dynamic Range Frame-Free PWM Image Sensor With Lossless Pixel-Level Video Compression and Time-Domain CDS". IEEE Journal of Solid-State Circuits. 46 (1): 259–275. Bibcode:2011IJSSC..46..259P. doi:10.1109/JSSC.2010.2085952. ISSN 0018-9200. S2CID 21317717.
  6. ↑ Longinotti, Luca. "उत्पाद की विशेषताएं". iniVation. Retrieved 2019-04-21.
  7. ↑ 7.0 7.1 "एक नए प्रकार का कैमरा". The Economist. 2022-01-29. ISSN 0013-0613. Retrieved 2022-02-02.
  8. ↑ Skorka, Orit (2011-07-01). "Toward a digital camera to rival the human eye". Journal of Electronic Imaging. 20 (3): 033009–033009–18. Bibcode:2011JEI....20c3009S. doi:10.1117/1.3611015. ISSN 1017-9909.
  9. ↑ DxO. "Nikon D850 : Tests and Reviews | DxOMark". www.dxomark.com. Retrieved 2019-04-22.
  10. ↑ "Phantom v2640". www.phantomhighspeed.com. Retrieved 2019-04-22.
  11. ↑ Longinotti, Luca. "Product Specifications". iniVation. Retrieved 2019-04-22.
  12. ↑ 12.0 12.1 Serrano-Gotarredona, T.; Linares-Barranco, B. (March 2013). "A 128x128 1.5% Contrast Sensitivity 0.9% FPN 3μs Latency 4mW Asynchronous Frame-Free Dynamic Vision Sensor Using Transimpedance Amplifiers" (PDF). IEEE Journal of Solid-State Circuits. 48 (3): 827–838. Bibcode:2013IJSSC..48..827S. doi:10.1109/JSSC.2012.2230553. ISSN 0018-9200. S2CID 6686013.
  13. ↑ 13.0 13.1 Brandli, C.; Berner, R.; Yang, M.; Liu, S.; Delbruck, T. (October 2014). "A 240 × 180 130 dB 3 µs Latency Global Shutter Spatiotemporal Vision Sensor". IEEE Journal of Solid-State Circuits. 49 (10): 2333–2341. Bibcode:2014IJSSC..49.2333B. doi:10.1109/JSSC.2014.2342715. ISSN 0018-9200.
  14. ↑ Taverni, Gemma; Paul Moeys, Diederik; Li, Chenghan; Cavaco, Celso; Motsnyi, Vasyl; San Segundo Bello, David; Delbruck, Tobi (May 2018). "Front and Back Illuminated Dynamic and Active Pixel Vision Sensors Comparison" (PDF). IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs. 65 (5): 677–681. doi:10.1109/TCSII.2018.2824899. ISSN 1549-7747. S2CID 19091270.
  15. ↑ "Inivation Specifications - Current models" (PDF).
  16. ↑ "Insightness – Sight for your device". Retrieved 2019-04-22.
  17. ↑ "Metavision® Packaged Sensor". PROPHESEE (in English). Retrieved 2022-04-14.
  18. ↑ "Event Based Vision Camera - Century Arks". Retrieved 2021-08-30.
  19. ↑ "IMAGO I PROPHESEE first industrial grade event-based vision system". PROPHESEE (in English). 2019-02-14. Retrieved 2022-04-14.