(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 202210411325.3 (22)申请日 2022.04.19 (71)申请人 山东大学 地址 250101 山东省济南市高新区舜华路 1500号 (72)发明人 沈益冉　赵广荣　 (74)专利代理 机构 济南圣达知识产权代理有限 公司 372 21 专利代理师 张庆骞 (51)Int.Cl. G06T 7/20(2017.01) G06T 5/00(2006.01) G06K 9/62(2022.01) G06V 10/762(2022.01) (54)发明名称 一种基于事件相机的多旋转体识别方法及 系统 (57)摘要 本发明公开一种基于事件相机的多旋转体 识别方法及系统， 包括： 根据多旋转体的事件流 数据绘制事件点热力图， 基于事件点热力图确定 初始聚类质心； 根据初始聚类质心对事件点进行 聚类后得到多个类簇， 根据事件点的类内分散度 和类簇间的类间离散度， 确定最优聚类数， 以此 更新类簇， 以划分不同旋转体； 根据类簇中的事 件点与类簇质心的距离进行离群点去除， 得到多 旋转体的识别结果。 基于事件流热力图确定初始 聚类质心保证聚类质量； 在无人为给定旋转体的 具体数目情况下自动确定旋转体数目； 通过离群 点去除算法， 去除因旋转轴和事件相机本身 抖动 引起的离群噪点， 提取形态良好的旋转体数据， 有助于后续旋转状态分析和机 械故障预测。 权利要求书2页 说明书7页 附图2页 CN 114926494 A 2022.08.19 CN 114926494 A 1.一种基于事 件相机的多旋转体识别方法， 其特 征在于， 包括： 获取多旋转体的事 件流数据； 根据事件流数据绘制事 件点热力图， 基于事 件点热力图确定初始聚类质心； 根据初始聚类质心对事件点进行聚类后得到多个类簇， 根据事件点的类 内分散度和类 簇间的类间离 散度， 确定最优聚类数， 以此 更新类簇， 以划分不同旋转体； 根据类簇中的事 件点与类簇质心的距离进行离群点去除， 得到多旋转体的识别结果。 2.如权利要求1所述的一种基于事件相机的多旋转体识别方法， 其特征在于， 基于事件 点热力图确定初始聚类质心的过程包括： 将像素空间划分多个网格， 根据每个网格内的事 件点数量绘制事件点热力图， 以事件点数量最多的网格的坐标作为第一个初始聚类质心； 事件点数大于设定值的网格坐标中查找剩余的初始聚类质心。 3.如权利要求1所述的一种基于事件相机的多旋转体识别方法， 其特征在于， 对类簇的 聚类质心进行更新， 具体为： 其中， 是更新后的聚类质心， |Ci|是 类簇Ci代表的事件点总数， l(ei)是每个事件点ei的坐标位置 。 4.如权利要求1所述的一种基于事件相机的多旋转体识别方法， 其特征在于， 事件点的 类内分散度Disp(Ci)为： 类簇间的类间离 散度Sep(Ci,Cj)为： Sep(Ci,Cj)＝d(ci,cj)； 其中， d(ei,ci)是事件点ei和所在类簇质心ci的欧式距离， |Ci|是类簇Ci代表的事件点 总数， d(ci,cj)是类簇Ci和类簇Cj之间的欧式距离 。 5.如权利要求1所述的一种基于事件相机的多旋转体识别方法， 其特征在于， 最优聚类 数确定过程包括： 根据类内分散度和类间离散度得到类簇间的相似度衡量指标， 根据最大 相似度衡量指标 得到DBI指数， 以DBI 值最小时的类簇数量 为最优聚类数。 6.如权利要求5所述的一种基于事件相机的多旋转体识别方法， 其特征在于， 类簇间的 相似度衡量指标Sim(Ci,Cj)为： DBI指数为： 其中， Disp(Ci)、 Disp(Cj)分别为类簇Ci的类内分散度、 类簇Cj的类内分散度， Sep(Ci, Cj)为类簇Ci和类簇Cj的类间离散度； S IM(Ci,Ck)为ki个类簇集Ck中的最大相似度衡量值标； i为第i个聚类数。 7.如权利要求1所述的一种基于事件相机的多旋转体识别方法， 其特征在于， 离群点去 除过程包括： 获取类簇中事件点与所在类簇的质心的距离， 并计算所有距离的中位数， 根据 距离的中位数设定阈值， 将事件点与所在类簇质心的距离大于阈值的事件点判定为离群事 件点。 8.一种基于事 件相机的多旋转体识别系统， 其特 征在于， 包括： 数据获取模块， 被 配置为获取多旋转体的事 件流数据； 初始模块， 被配置为根据事件流数据绘制事件点热力图， 基于事件点热力图确定初始 聚类质心；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114926494 A 2划分模块， 被配置为根据初始聚类质心对事件点进行聚类后得到多个类簇， 根据事件 点的类内分散度和类簇间的类间离散度， 确定最优聚类数， 以此更新类簇， 以划分不同旋转 体； 离群点去 除模块， 被配置为根据类簇中的事件点与类簇质心 的距离进行离群点去 除， 得到多旋转体的识别结果。 9.一种电子设备， 其特征在于， 包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器 上运行的计算机指 令， 所述计算机指 令被处理器运行时， 完成权利要求 1‑7任一项所述的方 法。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 用于存储计算机指令， 所述计算机指令被 处理器执行时， 完成权利要求1 ‑7任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114926494 A 3