利用神经形态计算对基于事件相机数据进行速度过滤与DBSCAN
Speed-based Filtration and DBSCAN of Event-based Camera Data with Neuromorphic Computing
AI总结：
本文面向神经形态计算与事件相机数据处理，提出两种脉冲神经网络架构，分别实现基于速度的事件过滤和基于DBSCAN的事件聚类。
摘要：
脉冲神经网络是强大的计算元件，与基于事件的相机（EBC）配合良好。在本研究中，我们提出两种处理EBC事件的脉冲神经网络架构：一种根据事件速度进行隔离和过滤，另一种基于DBSCAN算法对事件进行聚类。
英文摘要：
Spiking neural networks are powerful computational elements that pair well with event-based cameras (EBCs). In this work, we present two spiking neural network architectures that process events from EBCs: one that isolates and filters out events based on their speeds, and another that clusters events based on the DBSCAN algorithm.
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