基于动态视觉传感器的图像视差计算方法及装置.pdf

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1、(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202310511882.7(22)申请日 2023.05.08(71)申请人 广西交科集团有限公司地址 530007 广西壮族自治区南宁市西乡塘区新康西路158号(72)发明人 凌晔华陈静陆璐梁杏李冬喆覃福军(74)专利代理机构 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205专利代理师 黎扬鹏(51)Int.Cl.G06T 7/55(2017.01)(54)发明名称一种基于动态视觉传感器的图像视差计算方法及装置(57)摘要本发明公开了一种基于动态视觉传感器的图像视差计算方法及装置，其中，方法包括获取。

2、双目动态视觉传感器数据；根据滑动时间窗口对双目动态视觉传感器数据进行数据重构处理，得到重构数据；对重构数据进行代价匹配处理，得到初始视差；对初始视差进行平滑优化处理，得到聚合视差；根据滤波窗口对聚合视差进行中值滤波处理，得到目的视差。本发明实施例基于动态视觉传感器进行图像视差计算，通过了计算效率，可广泛应用于计算机视觉技术领域。权利要求书2页 说明书10页 附图2页CN 116612172 A2023.08.18CN 116612172 A1.一种基于动态视觉传感器的图像视差计算方法，其特征在于，所述方法包括：获取双目动态视觉传感器数据；根据滑动时间窗口对所述双目动态视觉传感器数据进行数据重构。

3、处理，得到重构数据；对所述重构数据进行代价匹配处理，得到初始视差；对所述初始视差进行平滑优化处理，得到聚合视差；根据滤波窗口对所述聚合视差进行中值滤波处理，得到目的视差。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取双目动态视觉传感器数据，包括：通过动态视觉传感器获取双目动态视觉传感器图像；根据低压差分信号对所述双目动态视觉传感器图像进行数据传输，并通过串并转换处理，得到双目动态视觉传感器数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据滑动时间窗口对所述双目动态视觉传感器数据进行数据重构处理，得到重构数据，包括：获取所述双目动态视觉传感器数据，所述双目动态视觉传感器数据包括事件时间。

4、、事件位置和事件极性；根据所述事件位置对所述双目动态视觉传感器数据按照所述事件时间进行升序排列处理，得到排序数据；根据所述滑动时间窗口对所述排序数据进行向量构建处理，得到事件向量；根据所述事件向量对所述双目动态视觉传感器数据进行重构处理，得到重构数据，所述重构数据包括窗口初始事件、事件位置和窗口事件向量。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述重构数据进行代价匹配处理，得到初始视差，包括：对所述重构数据进行匹配代价计算处理，得到代价空间；根据赢者通吃策略对所述代价空间进行选取处理，得到初始视差。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述初始视差进行平滑优化处理，得到聚合视差，。

5、包括：获取支撑窗口；根据所述支撑窗口对所述初始视差进行代价聚合处理，得到聚合视差集合；根据所述支撑窗口从所述聚合视差集合中选取能量最小的视差，确定为聚合视差。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据滤波窗口对所述聚合视差进行中值滤波处理，得到目的视差，包括：获取视差窗口；根据所述视差窗口对所述聚合视差的出现次数进行统计，得到视差统计表；对所述视差统计表进行中值选取处理，得到目的视差。7.一种基于动态视觉传感器的图像视差计算装置，其特征在于，所述装置包括：第一模块，用于获取双目动态视觉传感器数据；第二模块，用于根据滑动时间窗口对所述双目动态视觉传感器数据进行数据重构处理，得到重构数据；。

6、第三模块，用于对所述重构数据进行代价匹配处理，得到初始视差；权利要求书1/2 页2CN 116612172 A2第四模块，用于对所述初始视差进行平滑优化处理，得到聚合视差；第五模块，用于根据滤波窗口对所述聚合视差进行中值滤波处理，得到目的视差。8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第一模块，用于获取双目动态视觉传感器数据，包括：第一单元，用于通过动态视觉传感器获取双目动态视觉传感器图像；第二单元，用于根据低压差分信号对所述双目动态视觉传感器图像进行数据传输，并通过串并转换处理，得到双目动态视觉传感器数据。9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括存储器和处理器；所述存储器用于存储程。

7、序；所述处理器执行所述程序实现权利要求1至6中任一项所述的方法。10.一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法。权利要求书2/2 页3CN 116612172 A3一种基于动态视觉传感器的图像视差计算方法及装置技术领域0001本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其是一种基于动态视觉传感器的图像视差计算方法及装置。背景技术0002目前，图像视差计算技术已经在许多重要的应用场景，例如，对象识别、场景三维建模和辅助驾驶等应用场景中发挥了核心作用。在高速公路使用双目立体匹配可以有效的替代雷达获得车辆图像的视差信息，其。

8、优点是价格低廉、数据稠密、具有可视特征等。但是传统的双目相机数据量大、计算时间长、时间分辨率低等特点，使得其对高速运动的车辆图像视差进行计算的效率较低。综合上述，相关技术中存在的技术问题亟需得到解决。发明内容0003有鉴于此，本发明实施例提供一种基于动态视觉传感器的图像视差计算方法及装置，以实现提高图像视差的计算效率。0004一方面，本发明提供了一种基于动态视觉传感器的图像视差计算方法，包括：0005获取双目动态视觉传感器数据；0006根据滑动时间窗口对所述双目动态视觉传感器数据进行数据重构处理，得到重构数据；0007对所述重构数据进行代价匹配处理，得到初始视差；0008对所述初始视差进行平滑。

9、优化处理，得到聚合视差；0009根据滤波窗口对所述聚合视差进行中值滤波处理，得到目的视差。0010可选地，所述获取双目动态视觉传感器数据，包括：0011通过动态视觉传感器获取双目动态视觉传感器图像；0012根据低压差分信号对所述双目动态视觉传感器图像进行数据传输，并通过串并转换处理，得到双目动态视觉传感器数据。0013可选地，所述根据滑动时间窗口对所述双目动态视觉传感器数据进行数据重构处理，得到重构数据，包括：0014获取所述双目动态视觉传感器数据，所述双目动态视觉传感器数据包括事件时间、事件位置和事件极性；0015根据所述事件位置对所述双目动态视觉传感器数据按照所述事件时间进行升序排列处理，。

10、得到排序数据；0016根据所述滑动时间窗口对所述排序数据进行向量构建处理，得到事件向量；0017根据所述事件向量对所述双目动态视觉传感器数据进行重构处理，得到重构数据，所述重构数据包括窗口初始事件、事件位置和窗口事件向量。0018可选地，对所述重构数据进行代价匹配处理，得到初始视差，包括：0019对所述重构数据进行匹配代价计算处理，得到代价空间；说明书1/10 页4CN 116612172 A40020根据赢者通吃策略对所述代价空间进行选取处理，得到初始视差。0021可选地，所述对所述初始视差进行平滑优化处理，得到聚合视差，包括：0022获取支撑窗口；0023根据所述支撑窗口对所述初始视差进行。

11、代价聚合处理，得到聚合视差集合；0024根据所述支撑窗口从所述聚合视差集合中选取能量最小的视差，确定为聚合视差。0025可选地，所述根据滤波窗口对所述聚合视差进行中值滤波处理，得到目的视差，包括：0026获取视差窗口；0027根据所述视差窗口对所述聚合视差的出现次数进行统计，得到视差统计表；0028对所述视差统计表进行中值选取处理，得到目的视差。0029另一方面，本发明实施例还提供了一种基于动态视觉传感器的图像视差计算装置，包括：0030第一模块，用于获取双目动态视觉传感器数据；0031第二模块，用于根据滑动时间窗口对所述双目动态视觉传感器数据进行数据重构处理，得到重构数据；0032第三模块，。

12、用于对所述重构数据进行代价匹配处理，得到初始视差；0033第四模块，用于对所述初始视差进行平滑优化处理，得到聚合视差；0034第五模块，用于根据滤波窗口对所述聚合视差进行中值滤波处理，得到目的视差。0035可选地，所述第一模块，用于获取双目动态视觉传感器数据，包括：0036第一单元，用于通过动态视觉传感器获取双目动态视觉传感器图像；0037第二单元，用于根据低压差分信号对所述双目动态视觉传感器图像进行数据传输，并通过串并转换处理，得到双目动态视觉传感器数据。0038可选地，第二模块，用于根据滑动时间窗口对所述双目动态视觉传感器数据进行数据重构处理，得到重构数据，包括：0039第三单元，用于获取。

13、所述双目动态视觉传感器数据，所述双目动态视觉传感器数据包括事件时间、事件位置和事件极性；0040第四单元，用于根据所述事件位置对所述双目动态视觉传感器数据按照所述事件时间进行升序排列处理，得到排序数据；0041第五单元，用于根据所述滑动时间窗口对所述排序数据进行向量构建处理，得到事件向量；0042第六单元，用于根据所述事件向量对所述双目动态视觉传感器数据进行重构处理，得到重构数据，所述重构数据包括窗口初始事件、事件位置和窗口事件向量。0043可选地，所述第三模块，用于对所述重构数据进行代价匹配处理，得到初始视差，包括：0044第七单元，用于对所述重构数据进行匹配代价计算处理，得到代价空间；00。

14、45第八单元，用于根据赢者通吃策略对所述代价空间进行选取处理，得到初始视差。0046可选地，所述第四模块，用于对所述初始视差进行平滑优化处理，得到聚合视差，包括：说明书2/10 页5CN 116612172 A50047第九单元，用于获取支撑窗口；0048第十单元，用于根据所述支撑窗口对所述初始视差进行代价聚合处理，得到聚合视差集合；0049第十一单元，用于根据所述支撑窗口从所述聚合视差集合中选取能量最小的视差，确定为聚合视差。0050可选地，所述第五模块，用于根据滤波窗口对所述聚合视差进行中值滤波处理，得到目的视差，包括：0051第十二单元，用于获取视差窗口；0052第十三单元，用于根据所述。

15、视差窗口对所述聚合视差的出现次数进行统计，得到视差统计表；0053第十四单元，用于对所述视差统计表进行中值选取处理，得到目的视差。0054另一方面，本发明实施例还公开了一种电子设备，包括处理器以及存储器；0055所述存储器用于存储程序；0056所述处理器执行所述程序实现如前面所述的方法。0057另一方面，本发明实施例还公开了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有程序，所述程序被处理器执行实现如前面所述的方法。0058另一方面，本发明实施例还公开了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器可以从计算机。

16、可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行前面的方法。0059本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：本发明实施例通过获取双目动态视觉传感器数据；根据滑动时间窗口对所述双目动态视觉传感器数据进行数据重构处理，得到重构数据；对所述重构数据进行代价匹配处理，得到初始视差；对所述初始视差进行平滑优化处理，得到聚合视差；根据滤波窗口对所述聚合视差进行中值滤波处理，得到目的视差。本发明实施例通过使用数据稀疏、延迟低、时间分辨率高、动态范围大的动态视觉传感器数据计算图像视差，能够提高图像视差的计算效率。附图说明0060为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案。

17、，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。0061图1是本申请实施例提供的一种基于动态视觉传感器的图像视差计算方法的流程图；0062图2是本申请实施例提供的一种基于动态视觉传感器的图像视差计算装置的结构示意图；0063图3是本申请实施例提供的一种基于动态视觉传感器的图像视差计算设备的结构示意图。说明书3/10 页6CN 116612172 A6具体实施方式0064为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进。

18、行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。0065首先，对本申请中涉及的若干名词进行解析：0066视差是指从有一定距离的两个点上观察同一个目标所产生的方向差异。0067动态视觉传感器(Dynamic Vision Sensor，DVS)输出的是当前像素检测到的事件，具体是通过传感器的亮度变化是否达到阈值，其事件输出是一个三元组，包括事件位置、极性和时间戳信息。与传统视觉传感器相比，其具有只输出运动事件、数据稀疏、延迟低、时间分辨率高、动态范围大等特点。0068低电压差分信号(Low Voltage Differential Signal，LVDS。

19、)是一种低功耗、低误码率、低串扰和低辐射的差分信号技术。0069相关技术中，在高速公路使用双目立体匹配可以有效的替代雷达获得车辆的深度信息，其优点是价格低廉、数据稠密、具有可视特征等。但是传统的双目相机由于数据量大、计算时间长、时间分辨率低等特点计算图像视差效率较低，使得其难以对高速运动的车辆进行检测与跟踪。0070参照图1，本发明实施例提供一种基于动态视觉传感器的图像视差计算方法，包括：0071S101、获取双目动态视觉传感器数据；0072S102、根据滑动时间窗口对所述双目动态视觉传感器数据进行数据重构处理，得到重构数据；0073S103、对所述重构数据进行代价匹配处理，得到初始视差；00。

20、74S104、对所述初始视差进行平滑优化处理，得到聚合视差；0075S105、根据滤波窗口对所述聚合视差进行中值滤波处理，得到目的视差。0076在本发明实施例中，首先获取双目动态视觉传感器数据，该双目动态视觉传感器数据可通过对双目相机获取的图像输入动态视觉传感器进行相应的处理得到，也可直接通过基于双目动态视觉传感器(DVS)得到，即使用两台DVS在同一时间段内拍摄同一场景，输出的事件分别组成左目图像和右目图像。接着，根据时间滑窗的形式对双目动态视觉传感器数据进行重构，用于提取更为丰富的特征。再对重构后的数据进行代价匹配得到初始视差，并通过对得到的初始视差进行优化平滑，具体通过聚合处理等得到聚合。

21、视差。最后由行缓存产生一个滤波窗口用于视差的中值滤波，对聚合视差进行中值滤波计算，得到图像目的视差。本实施例可应用于高速公路、城市道路等车辆检测场景，通过本实施例对图像的视差计算方法可以对高速运动的车辆进行检测与跟踪。0077进一步作为优选的实施方式，上述步骤S101中，所述获取双目动态视觉传感器数据，包括：0078通过动态视觉传感器获取双目动态视觉传感器图像；0079根据低压差分信号对所述双目动态视觉传感器图像进行数据传输，并通过串并转换处理，得到双目动态视觉传感器数据。0080在本发明实施例中，动态视觉传感器(DVS)又称为事件相机，通过动态视觉传感器说明书4/10 页7CN 116612。

22、172 A7可以获取双目动态视觉传感器图像。本实施例使用低压差分信号(LVDS)进行数据传输，具体方法是通过FPGA开发板与DVS的LVDS接口直接相连，并且使用高频转低频的方法进行串并转换。具体包括，在DVS的输出部分使用FPGA转接板作为连接接口。FPGA转接板使用20MHz作为主频频率，将DVS的输出数据由串行转换为并行数据，并以事件流的形式输入到数据重构模块中。0081进一步作为优选的实施方式，上述步骤S102中，所述根据滑动时间窗口对所述双目动态视觉传感器数据进行数据重构处理，得到重构数据，包括：0082获取所述双目动态视觉传感器数据，所述双目动态视觉传感器数据包括事件时间、事件位置。

23、和事件极性；0083根据所述事件位置对所述双目动态视觉传感器数据按照所述事件时间进行升序排列处理，得到排序数据；0084根据所述滑动时间窗口对所述排序数据进行向量构建处理，得到事件向量；0085根据所述事件向量对所述双目动态视觉传感器数据进行重构处理，得到重构数据，所述重构数据包括窗口初始事件、事件位置和窗口事件向量。0086在本发明实施例中，数据重构是根据滑动时间窗口对数据进行重构，用于提取更为丰富的特征。在事件相机中，双目动态视觉传感器数据为每一个事件(event)记为e(t,x,y,p)，其中t表示事件的发生时间，x,y表示事件的位置，p表示事件的极性。本实施例以时间t0作为当前滑动时间。

24、窗口的初始时刻，以为滑动时间窗口的大小进行数据重构，可以想到的是，初始时刻和窗口大小可根据实际情况进行设置，在一个可行的实施例中，初始时刻设置为双目动态视觉传感器数据中最早的事件时间，窗口大小设置为5s。具体地，首先获得t0时刻的初始事件对应的的事件位置(x0,y0)，根据事件位置，将双目动态视觉传感器数据，即事件按时间顺序进行升序排列得到排序数据。在本实施例中，还可以重构一个H,W的工作窗口，该工作窗口为首先在内存中预先开辟一个H,W大小的存储空间，工作窗口和DVS传感器分辨率大小相同，其中H为DVS输出分辨率的高，W为DVS输出分辨率的宽。本实施例中单个存储单元的长度为事件的上限，本发明设。

25、置为128位宽。可以想到的是，本实施例将排序数据并存放在内存中对应的位置。根据滑动时间窗口对内存中的排序数据进行向量构建处理得到事件向量，具体的方式是将内接收到的事件，按坐标存入对应的内存中。根据事件向量对双目动态视觉传感器数据进行重构处理，得到重构数据，重构数据包括窗口初始事件、事件位置和窗口事件向量。数据的形式由原来的e(t,x,y,p)转变为e(t0,x,y,v)，其中v为时间内的事件构成的向量，t0表示当前工作窗口的初始事件。0087进一步作为优选的实施方式，上述步骤S103中，对所述重构数据进行代价匹配处理，得到初始视差，包括：0088对所述重构数据进行匹配代价计算处理，得到代价空间。

26、；0089根据赢者通吃策略对所述代价空间进行选取处理，得到初始视差。0090在本发明实施例中，对重构数据，即重构后的事件数据在窗口上匹配，具体操作包括：计算匹配代价，其计算方式为：0091C(e,d)wing(vl,vr)；0092式中，C(e,d)表示代价空间；e表示重构数据；d表示备选代价，其范围为0,64，每一个备选视差，计算一个备选代价；win表示滑动时间窗口的大小；g(vl,vr)是计算事件向量说明书5/10 页8CN 116612172 A8的余弦相似度。0093接着对代价空间使用赢者通吃策略获得初始视差：00940095式中，dinit为计算得到的初始视差。0096进一步作为优选。

27、的实施方式，上述步骤S104中，所述对所述初始视差进行平滑优化处理，得到聚合视差，包括：0097获取支撑窗口；0098根据所述支撑窗口对所述初始视差进行代价聚合处理，得到聚合视差集合；0099根据所述支撑窗口从所述聚合视差集合中选取能量最小的视差，确定为聚合视差。0100在本发明实施例中，首先获取支撑窗口，该支撑窗口为在工作窗口的基础上选取得到，具体为在工作窗口上选取一个w,h大小的支撑窗口，由于公路中路面和车辆的空间位置较为细长，因此w,h上选择w需要远大于h，本发明选择w,h31,9。根据对支撑窗口对得到的初始视差进行优化平滑，并在支撑窗口内的每一个初始视差构造一个代价聚合函数：01010。

28、102式中，E(dinit(i)为聚合代价，SR为支撑窗口，|dinit(i)dinit(j)|2为计算两个初始代价的二范数。0103对得到的聚合代价再次使用赢者通吃策略获得聚合视差集合，选择支撑窗口中能量最小的视差作为聚合后的视差：0104daggargmin0iSRE(dinit(i)；0105式中，dagg为计算得到的聚合视差。0106进一步作为优选的实施方式，上述步骤S105中，所述根据滤波窗口对所述聚合视差进行中值滤波处理，得到目的视差，包括：0107获取视差窗口；0108根据所述视差窗口对所述聚合视差的出现次数进行统计，得到视差统计表；0109对所述视差统计表进行中值选取处理，得到。

29、目的视差。0110在本发明实施例中，对得到的聚合视差进行中值滤波，具体中值滤波计算包含视差窗口生成、视差统计和视差选择。在视差窗口生成中，首先由行缓存产生一个视差窗口用于视差的中值滤波，具体方式是使用寄存器搭建一个和工作窗口W相同的行缓存器，行缓存器的个数和中值滤波高K相同，前一行的行缓存输出作为下一行的行缓存输入。每一个时钟周期在第一行的行缓存输入一个视差，在WK个周期后，使用一个KK的寄存器，顺序接收K个周期的每一个行缓存的输出，因此得到中值滤波的窗口需要WK+K个时钟周期。接着，视差统计的作用是统计每个视差在窗口中出现的次数，具体方法是初始化一个理数组，数组的长度和所有可能出现的视差数相。

30、同，数组内存放对应视差出现的次数，对每一个输入的数据顺序和理论视差进行对比，如果等于当前视差，则数组对应的数字加1，如果不等于，则传到下一个比较器和下一个理论视差做对比，直到比较完毕，并且将这个次数映射到一说明书6/10 页9CN 116612172 A9个表中，由于视差的幅值小，因此这个表的的规模比较少。理论上，视差统计需要每一次都对视差窗口内的所有视差进行统计。在进行窗口选取时，使用的滑窗对于相邻的视差窗口产生了巨大的重复区域，这个区域的重复统计将造成资源的冗余。为了解决这个问题，在选取统计的视差时，只选择将新输入的视差加入统计中并将新输出的视差从统计中去除。在一种可行的实施例中，本发明实。

31、施例使用的是1313大小的滤波窗口，在视差统计中只需要进行13个加法和13个减法计算就能将所有视差进行统计，这将极大地降低资源消耗。最后，通过寄存器维护了一个视差统计视差表，通过这个表的更新与选取，得到一个中值作为最终的输出。0111另一方面，参照图2，本发明实施例还提供了一种基于动态视觉传感器的图像视差计算装置，包括：0112第一模块201，用于获取双目动态视觉传感器数据；0113第二模块202，用于根据滑动时间窗口对所述双目动态视觉传感器数据进行数据重构处理，得到重构数据；0114第三模块203，用于对所述重构数据进行代价匹配处理，得到初始视差；0115第四模块204，用于对所述初始视差进。

32、行平滑优化处理，得到聚合视差；0116第五模块205，用于根据滤波窗口对所述聚合视差进行中值滤波处理，得到目的视差。0117进一步作为优选的实施方式，所述第一模块，用于获取双目动态视觉传感器数据，包括：0118第一单元，用于通过动态视觉传感器获取双目动态视觉传感器图像；0119第二单元，用于根据低压差分信号对所述双目动态视觉传感器图像进行数据传输，并通过串并转换处理，得到双目动态视觉传感器数据。0120进一步作为优选的实施方式，第二模块，用于根据滑动时间窗口对所述双目动态视觉传感器数据进行数据重构处理，得到重构数据，包括：0121第三单元，用于获取所述双目动态视觉传感器数据，所述双目动态视觉传。

33、感器数据包括事件时间、事件位置和事件极性；0122第四单元，用于根据所述事件位置对所述双目动态视觉传感器数据按照所述事件时间进行升序排列处理，得到排序数据；0123第五单元，用于根据所述滑动时间窗口对所述排序数据进行向量构建处理，得到事件向量；0124第六单元，用于根据所述事件向量对所述双目动态视觉传感器数据进行重构处理，得到重构数据，所述重构数据包括窗口初始事件、事件位置和窗口事件向量。0125进一步作为优选的实施方式，所述第三模块，用于对所述重构数据进行代价匹配处理，得到初始视差，包括：0126第七单元，用于对所述重构数据进行匹配代价计算处理，得到代价空间；0127第八单元，用于根据赢者通。

34、吃策略对所述代价空间进行选取处理，得到初始视差。0128进一步作为优选的实施方式，所述第四模块，用于对所述初始视差进行平滑优化处理，得到聚合视差，包括：0129第九单元，用于获取支撑窗口；说明书7/10 页10CN 116612172 A100130第十单元，用于根据所述支撑窗口对所述初始视差进行代价聚合处理，得到聚合视差集合；0131第十一单元，用于根据所述支撑窗口从所述聚合视差集合中选取能量最小的视差，确定为聚合视差。0132进一步作为优选的实施方式，所述第五模块，用于根据滤波窗口对所述聚合视差进行中值滤波处理，得到目的视差，包括：0133第十二单元，用于获取视差窗口；0134第十三单元，。

35、用于根据所述视差窗口对所述聚合视差的出现次数进行统计，得到视差统计表；0135第十四单元，用于对所述视差统计表进行中值选取处理，得到目的视差。0136可以理解的是，上述基于动态视觉传感器的图像视差计算方法实施例中的内容均适用于本装置实施例中，本装置实施例所具体实现的功能与上述基于动态视觉传感器的图像视差计算方法实施例相同，并且达到的有益效果与上述基于动态视觉传感器的图像视差计算方法实施例所达到的有益效果也相同。0137参照图3，本发明实施例还提供了一种电子设备，包括处理器301以及存储器302；所述存储器用于存储程序；所述处理器执行所述程序实现如前面所述的方法。0138与图1的方法相对应，本发。

36、明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有程序，所述程序被处理器执行实现如前面所述的方法。0139本发明实施例还公开了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器可以从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行图1所示的方法。0140相关技术中，传统的双目相机数据量大、计算时间长、时间分辨率低等特点，使得其难以对高速运动的车辆进行检测与跟踪。0141综上所述，本发明实施例具有以下优点：本发明实施例使用DVS传感器作为数据的输入，得到的光流和视差对应着运。

37、动数据，具有只输出运动事件、数据稀疏、延迟低、时间分辨率高、动态范围大等特点。使用基于DVS的场景流可以提高对图像视差的计算效率，能够有效地对高速公路进行实时监控，并且可以排除光照变化带来的数据噪声干扰。0142在一些可选择的实施例中，在方框图中提到的功能/操作可以不按照操作示图提到的顺序发生。例如，取决于所涉及的功能/操作，连续示出的两个方框实际上可以被大体上同时地执行或所述方框有时能以相反顺序被执行。此外，在本发明的流程图中所呈现和描述的实施例以示例的方式被提供，目的在于提供对技术更全面的理解。所公开的方法不限于本文所呈现的操作和逻辑流程。可选择的实施例是可预期的，其中各种操作的顺序被改变。

38、以及其中被描述为较大操作的一部分的子操作被独立地执行。0143此外，虽然在功能性模块的背景下描述了本发明，但应当理解的是，除非另有相反说明，所述的功能和/或特征中的一个或多个可以被集成在单个物理装置和/或软件模块中，或者一个或多个功能和/或特征可以在单独的物理装置或软件模块中被实现。还可以理解的是，有关每个模块的实际实现的详细讨论对于理解本发明是不必要的。更确切地说，考虑到在本文中公开的装置中各种功能模块的属性、功能和内部关系的情况下，在工程师的说明书8/10 页11CN 116612172 A11常规技术内将会了解该模块的实际实现。因此，本领域技术人员运用普通技术就能够在无需过度试验的情况下。

39、实现在权利要求书中所阐明的本发明。还可以理解的是，所公开的特定概念仅仅是说明性的，并不意在限制本发明的范围，本发明的范围由所附权利要求书及其等同方案的全部范围来决定。0144所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读。

40、存储器(ROM，ReadOnly Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。0145在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结。

41、合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。0146计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。0147应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或。

42、它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。0148在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述。

43、术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。0149尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。0150以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明并不限于所述实施例，熟说明书9/10 页12CN 116612172 A12悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。说明书10/10 页13CN 116612172 A13图1图2说明书附图1/2 页14CN 116612172 A14图3说明书附图2/2 页15CN 116612172 A15。