Les analyses de cibles à travers des milieux diffusants existantes se concentrent principalement sur des cibles fixes. Par ailleurs, les conditions d’éclairage environnementales ou externes ont un impact crucial sur les résultats de l’analyse des cibles, ce qui impose des exigences élevées en matière de plage dynamique et de résolution temporelle des dispositifs de capture d’images. La caméra à événements, grâce à sa large plage dynamique, sa haute résolution temporelle et sa faible latence, offre de nouvelles solutions à ces problèmes. Cet article aborde le problème de la détection médiocre des cibles en mouvement à travers un mince milieu diffusant en faible luminosité en utilisant une caméra à événements. L’algorithme V2E a été utilisé pour préparer un jeu de données « taches d’événements » à partir de speckles en niveaux de gris, et un réseau de classification ResNet a été employé pour la classification des cibles, atteignant une précision de classification dix-classes de 94,27 %. Les résultats expérimentaux montrent que l’utilisation du flux d’événements présente un énorme potentiel pour l’analyse de l’information des cibles à travers les milieux diffusants.

imagerie par trainées;caméra à événements;réseaux neuronaux