Die bestehende Zielanalyse durch streuende Medien richtet sich hauptsächlich auf statische Ziele, während Umwelt- oder externe Lichtverhältnisse einen entscheidenden Einfluss auf die Analyseergebnisse haben, was sehr hohe Anforderungen an den Dynamikbereich und die Zeitauflösung der Bildaufnahmegeräte stellt. Die Ereigniskamera bietet aufgrund ihres hohen Dynamikbereichs, ihrer hohen Zeitauflösung und ihrer niedrigen Latenz neue Lösungsansätze für diese Probleme. Diese Arbeit behandelt das Problem der schlechten Erkennung von sich bewegenden Zielen durch dünne streuende Medien bei schlechten Lichtverhältnissen mithilfe einer Ereigniskamera. Der V2E-Algorithmus wurde verwendet, um mithilfe von Graustreumustern einen „Ereignis-Streufleck“-Datensatz zu erstellen, und das ResNet-Klassifikationsnetzwerk wurde für die Zielklassifikation eingesetzt, wobei eine Genauigkeit von 94,27 % bei der Zehnklassenklassifikation erzielt wurde. Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass die Verwendung von Ereignisströmen ein großes Entwicklungspotenzial bei der Analyse von Zielinformationen durch streuende Medien besitzt.

Streubildgebung;Ereigniskamera;Neuronale Netze