Объектом исследования являются методы обнаружения и отслеживания объектов с использованием событийной камеры. Цель работы – разработать метод обнаружения и отслеживания объектов с использованием событийной камеры при следующих условиях: работа в режиме реального времени, работа в сложных сценах с загроможденным и текстурированным фоном, слежение в течение продолжительного времени, отсутствие заранее известной информации об объекте и окружающей среде. Рассмотрены принцип работы, основные архитектуры, достоинства и недостатки событийной камеры. Проведено сравнение со стандартной покадровой камерой.  Сделан обзор коммерческих моделей и прототипов. Произведена классификация методов обнаружения и отслеживания объектов с использованием событийной камеры. Выполнен обзор симуляторов событийной камеры, в результате которого был выбран оптимальный по различным характеристикам. Разработан метод обнаружения и отслеживания объектов с использованием событийной камеры. Предлагаемая система состоит из локального трекера и глобального детектора. Детектор активируется только в случае потери объекта трекером. Для учета изменений внешнего вида отслеживаемого объекта применяется онлайн-обучение. Алгоритм реализован на языке C++ с использованием библиотеки OpenCV и протестирован на данных, полученных с реальной событийной камеры, а также на синтетических, полученных при помощи симулятора событийной камеры.

The object of the study is methods of detection and tracking of objects using an event camera. The aim of the work is to develop a method of object detection and tracking using an event camera under the following conditions: real-time operation, operation in complex scenes with cluttered and textured backgrounds, long-term tracking, lack of previously known information about the object and the environment. The principle of operation, basic architectures, advantages and disadvantages of event camera are considered. Comparison with standard frame camera is made. Commercial models and prototypes are reviewed. A classification of methods for detecting and tracking objects using an event camera is made. A review of the event camera simulators was made, as a result of which the optimal one was chosen according to various characteristics. A method of object detection and tracking using an event camera was developed. The proposed system consists of a local tracker and a global detector. The detector is activated only in case of loss of an object by the tracker. Online learning is used to account for changes in the appearance of the tracked object. The algorithm is implemented in C++ using the OpenCV library and tested on the data obtained from the real event camera, as well as on the synthetic data obtained with the event camera simulator.