Die menschliche Kognition funktioniert ganz anders als traditionelle Kameras: statt einem vollständigen Bild pro Zeiteinheit werden in der biologischen Wahrnehmung kontinuierlich die visuellen Veränderungen der Außenwelt als Reiz weitergeleitet.
Ähnlich funktioniert auch die neuartigen "Event Kameras", welche vollkommen andere Sensoren als bisherige Kameras nutzen und Helligkeitsänderungen in Form eines Stroms von asynchronen "Events" aufzeichnen. Sie bieten erhebliche Vorteile gegenüber herkömmlichen Kameras: eine geringe Latenz, eine hohe zeitliche Auflösung, einen hoher Dynamikbereich (HDR), keinerlei Bewegungsunschärfe sowie eine geringe Menge an zu speichernden Daten.
Die Methode der Event-Kamera bringt allerdings auch einen Nachteil: es werden keine Bilder im herkömmlichen Sinne aufgenommen. Um traditionelle Bilder aus dem Aufzeichnungsstrom zu gewinnen, müssen diese erst rekonstruiert werden. Das hat ein Team der ETH und der Universität Zürich jetzt mit neuer Effizienz gemacht: durch Machine Learning werden traditionelle Bilder aus den Event-Bilddaten rekonstruiert. Das passiert bei bis zu 5.400 Bildern pro Sekunde in Echtzeit und in einer deutlich höheren Bildqualität als bisher. Durch Event-Kameras und den neuen Algorithmus wären in Zukunft neue, preisgünstige Hochgeschwindigkeitskameras möglich und bessere Kameras für maschinelle Anwendungen (wie z.B. autonome Drohnen - siehe Video unten). Das ganze funktioniert natürlich auch in Farbe.
Schnelle Reaktion einer Drohne mithilfe einer Event Kamera:
