El análisis de objetivos a través de medios dispersivos existentes se centra principalmente en objetivos estáticos, mientras que las condiciones de iluminación ambientales o externas tienen un impacto crucial en los resultados del análisis de objetivos, lo que impone requisitos muy altos en el rango dinámico y la resolución temporal de los dispositivos de adquisición de imágenes. La cámara de eventos, debido a su alto rango dinámico, alta resolución temporal y baja latencia, ofrece nuevas soluciones para abordar estos problemas. Este artículo aborda el problema del pobre rendimiento en la detección de objetivos en movimiento a través de medios dispersivos delgados en condiciones de poca luz utilizando una cámara de eventos. Se utilizó el algoritmo V2E para preparar un conjunto de datos de "manchas de eventos" basado en patrones de dispersión en escala de grises, y se empleó una red de clasificación ResNet para la clasificación de objetivos, logrando una precisión del 94,27 % en una clasificación de diez clases. Los resultados experimentales muestran que el uso del flujo de eventos tiene un gran potencial para analizar la información de objetivos a través de medios dispersivos.

imagen de manchas;cámara de eventos;redes neuronales