TUMTraf 事件：校准和融合产生的道路事件和 RGB 摄像头数据集
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。事件相机在智能交通系统中具有潜力，可以提供高时空分辨率和动态范围，消除运动模糊，更易于夜间识别物体。然而，事件相机缺乏颜色和纹理，因此需要与传统 rgb 相机进行数据融合和外部校准。本研究通过聚类方法扩展了无标定的校准方法以处理多个移动物体，并提出了融合策略。实验证明了校准方法的有效性，并通过事件相机数据融合方法在白天和夜间中提高了物体检测性能。
事件相机在智能交通系统中具有潜力，提供高时空分辨率和动态范围，消除运动模糊，更易于夜间识别物体。本研究通过聚类方法扩展了无标定的校准方法以处理多个移动物体，并提出了融合策略。实验证明了校准方法的有效性，并通过事件相机数据融合方法在白天和夜间中提高了物体检测性能。
