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龍圖騰網(wǎng)獲悉浙江大學(xué)申請的專利一種基于脈沖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)追蹤方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114694079B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-13發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210407708.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/40；該發(fā)明授權(quán)一種基于脈沖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)追蹤方法及系統(tǒng)是由唐華錦;嵇名程;焦笑然;潘綱設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-04-19向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于脈沖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)追蹤方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于脈沖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)追蹤方法，涉及目標(biāo)追蹤技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：將待識別的目標(biāo)視頻序列輸入至脈沖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，確定目標(biāo)區(qū)域的分類結(jié)果和背景區(qū)域的分類結(jié)果；目標(biāo)區(qū)域的分類結(jié)果用于確定目標(biāo)的行駛軌跡；目標(biāo)視頻序列為基于圖像幀的視頻序列或者基于事件幀的視頻序列；一個圖像幀和一個事件幀均包括目標(biāo)區(qū)域和背景區(qū)域；脈沖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型至少包括一個訓(xùn)練好的第一脈沖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；第一脈沖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括依次連接的第一卷積層、第二卷積層、第三卷積層、扁平層、第一全連接層和第二全連接層；第一脈沖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元的模型為基于電流的泄露整合發(fā)放模型。本發(fā)明能夠準(zhǔn)確高效追蹤目標(biāo)。

本發(fā)明授權(quán)一種基于脈沖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)追蹤方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于脈沖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)追蹤方法，其特征在于，包括：獲取待識別的目標(biāo)視頻序列；所述目標(biāo)視頻序列為基于圖像幀的視頻序列或者基于事件幀的視頻序列；一個所述圖像幀和一個所述事件幀均包括目標(biāo)區(qū)域和背景區(qū)域；將待識別的所述目標(biāo)視頻序列輸入至脈沖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，確定所述目標(biāo)區(qū)域的分類結(jié)果和所述背景區(qū)域的分類結(jié)果；所述目標(biāo)區(qū)域的分類結(jié)果用于確定目標(biāo)的行駛軌跡；所述脈沖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型至少包括一個訓(xùn)練好的第一脈沖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；所述第一脈沖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括依次連接的第一卷積層、第二卷積層、第三卷積層、扁平層、第一全連接層和第二全連接層；所述第一脈沖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元的模型為基于電流的泄露整合發(fā)放模型；所述將待識別的所述目標(biāo)視頻序列輸入至脈沖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之前，還包括：對待識別的所述目標(biāo)視頻序列進行預(yù)處理；所述對待識別的目標(biāo)視頻序列進行預(yù)處理，具體包括：當(dāng)所述目標(biāo)視頻序列為基于圖像幀的視頻序列時，對待識別的目標(biāo)視頻序列進行歸一化處理，得到預(yù)處理后的目標(biāo)視頻序列；當(dāng)所述目標(biāo)視頻序列為基于事件幀的視頻序列時，對待識別的目標(biāo)視頻序列進行橫縱坐標(biāo)縮小處理，得到預(yù)處理后的目標(biāo)視頻序列；根據(jù)預(yù)處理后的目標(biāo)視頻序列的第一幀的目標(biāo)區(qū)域和背景區(qū)域?qū)γ}沖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)進行微調(diào)；所述第一幀為圖像幀或者事件幀。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人浙江大學(xué)，其通訊地址為：310058 浙江省杭州市西湖區(qū)浙大路38號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。