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无人驾驶飞行器 (UAV) 中的数码相机...
无人机的成像子系统依赖于各种支持技术，包括传感器、计算设备和无线通信。典型的平台由多个与地理空间处理器接口的数字相机组成。地理参考成像数据通过数据网络交换结构分发，使系统配置简单、可扩展且灵活。控制计算机用于触发相机、存储和准备图像以供传输，同时记录作为元数据附加到图像的数据（例如相机设置、高度和位置）。然后，数据通过最先进的无线网络发送到无人机地面站，该网络能够实现大文件的实时无线数据检索。现代无人机能够捕获和传输数百万像素、大幅面图像和元数据。
关于使用随身摄像机或动作摄像机的指导......
近几年来，随身摄像机和类似设备的使用规模和种类都在增长。它们有许多潜在的应用，包括娱乐、安全和新闻等等。根据《通用数据保护条例》（GDPR），以非纯粹个人身份收集或处理个人的个人数据的个人或组织是“控制者”，负有一定的责任。下文还将讨论将此类摄像技术用于纯粹个人娱乐目的的情况；然而，在专业环境中，随身摄像机的操作员必须尊重 GDPR 赋予他们的义务，特别是按照第 5 条中的数据保护原则开展活动。
ALVIUM CSI-2相机用户指南v3.9.2
本用户指南适用于Alvium 1500 C和1800 C摄像机，它是Alvium FP3/GM2摄像机的基本参考。有关Alvium FP3/GM2摄像机的个人信息，尤其是接口说明和说明，请参阅www.alliedvision.com/en/support/ Technology-documentation/alvium-csi-2-Documentation，请访问alvium fp3/gm2用户指南。
朝着低成本单光子摄像机迈向3D视觉
我们提出了一种基于微型，能量，低成本的单光子凸轮的测量值来重建任意兰伯特对象的3D形状的方法。这些摄像机作为时间解析的图像传感器运行，用非常快速的脉冲脉冲融合了光，并记录了该脉冲的形状，因为它以高时间分辨率从场景中返回。我们提出了模拟此图像形成过程的建模，解释其非理想性，并适应神经渲染以从一组具有已知姿势的空间分布的传感器中重建3D几何形状。我们表明，我们的方法可以从模拟数据中成功恢复复杂的3D形状。我们利用商品代理传感器的测量结果来证明实际捕获的3D对象重建。我们的工作在基于图像的建模和活动范围扫描之间建立了连接，并通过单光子摄像机朝着3D视觉提供了一步。我们的项目网页位于https://cpsiff.github.io/ toug_3d_vision/。
使用 Photron 高速摄像机的虚拟工程实验室...
Photron Photron 生产各种高速数字成像系统。Photron 高速摄像机被世界各地的研究客户广泛使用，在最具挑战性的成像应用中提供可靠性和高性能。他们的成像产品包括以高达 21,000 帧/秒 (fps) 的速度录制百万像素图像分辨率的摄像机、能够生成高清 1080 HD 分辨率视频的四百万像素 (2K x 2K) 摄像机以及带有微型摄像头的坚固系统，用于车载汽车安全测试和防御应用。除了提供创新的高速摄像机系统外，Photron 还致力于通过经验丰富且训练有素的技术人员为客户提供最高质量的支持。
使用
摄像头使车辆或网络系统能够收集环境数据，然后处理这些数据并采取纠正措施，通常是自动的。由于摄像头直接将安全辅助或自动驾驶汽车与周围环境联系起来，驾驶员和乘客的安全极大地依赖于摄像头系统的性能。前置和后置摄像头必须能够支持更高的处理能力，以便在交叉交通和碰撞检测应用中实现快速响应。需要准确地组合多个环视摄像头图像，以可靠地支持自适应巡航控制和盲点检测等功能。这些摄像头的性能水平决定了系统可以检测到多远的潜在危险，在系统检测到之前危险可以有多小或多隐蔽，以及信息可以多快传输到汽车的中央电子控制单元 (ECU)。在考虑如何实现驾驶辅助摄像头的高性能水平时，一个重要因素是摄像头模块本身可能出现的极端温度。众所周知，在无法容忍高错误率的应用中，过热或过冷的温度会对图像质量和组件操作产生负面影响。因此，随着车辆越来越依赖摄像头的安全功能，确保摄像头可靠运行以保护所有驾驶员和乘客比以往任何时候都更加重要。
速率：带有事件摄像机的实时异步跟踪
摘要 - 基于视觉的自定位是一种至关重要的技术，用于在GPS剥夺环境中实现自主机器人导航。但是，标准帧摄像机会受到运动模糊的影响，并且动态范围有限。这项研究着重于使用基于事件的摄像机进行自定义的有效特征跟踪。这样的摄像机不提供环境的常规快照，而是异步收集与每个像素中每个像素中一小部分照明的事件，从而解决了在快速运动和高动态范围内运动模糊问题的问题。特别是，我们提出了一个基于连续的实时异步性异步跟踪管道，名为速率。此管道集成了（i）使用活动事件表面的时间切片连续初始化跟踪器，以及（ii）带有建议的“跟踪管理器”的跟踪器节点，由基于网格的分销商组成，以减少冗余跟踪器并删除差质量差的质量。使用公共数据集进行评估表明，我们的方法保持了稳定的跟踪功能，并且与仅限的事件跟踪方法相比，在维护甚至改进跟踪准确性的同时，进行实时跟踪有效。我们的ROS实施以开放源为：https：//github.com/mikihiroikura/rate
带有和没有帧的事件摄像机的数据驱动的功能跟踪
摘要 - 由于它们的高时间分辨率，对运动模糊的弹性提高以及非常稀疏的输出，事件摄像头已被证明是低延迟和低频带特征特征跟踪的理想选择，即使在具有挑战性的情况下也是如此。现有的事件摄像机的功能跟踪方法是手工制作的或源自第一原理，但需要广泛的参数调整，对噪声敏感，并且由于未建模的效果而不会概括到不同方案。为了解决这些缺陷，我们介绍了第一个针对事件摄像机的数据驱动的功能跟踪器，该功能摄像机利用低延迟事件来跟踪在强度框架中检测到的功能。我们通过新型的框架注意模块实现了强大的性能，该模块在特征轨道上共享信息。我们的跟踪器旨在以两种不同的配置进行操作：仅与事件或结合事件和帧的混合模式。混合模型提供了两个设置：一个对齐配置，其中事件和框架相机共享相同的视点，以及一个混合立体声配置，其中事件摄像头和标准摄像头并排放置。这种并排布置特别有价值，因为它为每个功能轨道提供了深度信息，从而增强了其在视觉探光和同时定位和映射等应用程序中的效用。
事件摄像机的密集连续时间流量
摘要 - 我们提出了一种估算事件数据的密集连续时间光流的方法。传统的致密光流方法计算两个图像之间的像素位移。由于缺少信息，这些方法无法在两个图像之间的盲时间中恢复像素轨迹。在这项工作中，我们表明可以使用事件相机中的事件来计算每像素，连续的光流。事件由于其渐进性和微秒响应时间而提供了有关像素空间中运动的时间细粒信息。我们利用这些好处来通过参数化的B´ezier曲线在连续的时间内密集地预测像素轨迹。为了实现这一目标，我们构建了一个具有强大诱导偏见的神经网络：首先，我们使用事件数据及时构建了多个顺序相关量。第二，我们使用B´ezier曲线在沿轨迹的多个时间戳上为这些相关量索引。第三，我们使用检索到的相关性迭代更新B´ezier曲线表示。我们的方法可以选择包括图像对，以进一步提高性能。据我们所知，我们的模型是可以从事件数据中回归密集的像素轨迹的第一种方法。为了训练和评估我们的模型，我们引入了一个合成数据集（Multiflow），该数据集（Multiflow）具有每个像素的移动对象和地面真相轨迹。开源代码和数据集向公众发布。我们的定量实验不仅表明我们的方法在连续的时间内成功预测了像素轨迹，而且在多速和DSEC-Flow上的传统两视频像素位移中也具有竞争力。