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我们专注于一项非常具有挑战性的任务：在夜间动态场景时进行成像。大多数以前的方法都依赖于常规RGB摄像机的低光增强。，他们不可避免地会在夜间长时间的长时间和动作场景的动作模糊之间面临困境。事件摄像机对动态变化的反应，其时间分辨率较高（微秒）和较高的动态范围（120dB），提供了替代解决方案。在这项工作中，我们使用活动摄像头提出了一种新颖的夜间动态成像方法。具体来说，我们发现夜间的事件表现出时间段落的特征和空间非平稳分布。conse-我们提出了一个夜间活动重建网络（NER-NET），主要包括可学习的事件时间戳校准模块（LETC），以使临时尾随事件和非均匀照明式落后事件保持一致，以稳定事件的spatiotalmorporal分布。此外，我们通过同轴成像系统构建了配对的真实低光事件数据集（RLED），这包括空间和时间对齐的图像GTS和低光事件的64,200个。广泛的实验表明，在视觉质量和泛化能力方面，所提出的方法优于最先进的方法。
用活动摄像头在夜间看到运动
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