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龍圖騰網獲悉浙江大學申請的專利一種基于脈沖卷積神經網絡的目標追蹤方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114694079B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-13發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210407708.3，技術領域涉及：G06V20/40；該發明授權一種基于脈沖卷積神經網絡的目標追蹤方法及系統是由唐華錦;嵇名程;焦笑然;潘綱設計研發完成，并于2022-04-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于脈沖卷積神經網絡的目標追蹤方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于脈沖卷積神經網絡的目標追蹤方法，涉及目標追蹤技術領域，該方法包括：將待識別的目標視頻序列輸入至脈沖卷積神經網絡模型，確定目標區域的分類結果和背景區域的分類結果；目標區域的分類結果用于確定目標的行駛軌跡；目標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區域和背景區域；脈沖卷積神經網絡模型至少包括一個訓練好的第一脈沖卷積神經網絡；第一脈沖卷積神經網絡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；第一脈沖卷積神經網絡中的神經元的模型為基于電流的泄露整合發放模型。本發明能夠準確高效追蹤目標。

本發明授權一種基于脈沖卷積神經網絡的目標追蹤方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于脈沖卷積神經網絡的目標追蹤方法，其特征在于，包括：獲取待識別的目標視頻序列；所述目標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區域和背景區域；將待識別的所述目標視頻序列輸入至脈沖卷積神經網絡模型，確定所述目標區域的分類結果和所述背景區域的分類結果；所述目標區域的分類結果用于確定目標的行駛軌跡；所述脈沖卷積神經網絡模型至少包括一個訓練好的第一脈沖卷積神經網絡；所述第一脈沖卷積神經網絡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網絡中的神經元的模型為基于電流的泄露整合發放模型；所述將待識別的所述目標視頻序列輸入至脈沖卷積神經網絡模型之前，還包括：對待識別的所述目標視頻序列進行預處理；所述對待識別的目標視頻序列進行預處理，具體包括：當所述目標視頻序列為基于圖像幀的視頻序列時，對待識別的目標視頻序列進行歸一化處理，得到預處理后的目標視頻序列；當所述目標視頻序列為基于事件幀的視頻序列時，對待識別的目標視頻序列進行橫縱坐標縮小處理，得到預處理后的目標視頻序列；根據預處理后的目標視頻序列的第一幀的目標區域和背景區域對脈沖卷積神經網絡模型的參數進行微調；所述第一幀為圖像幀或者事件幀。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人浙江大學，其通訊地址為：310058 浙江省杭州市西湖區浙大路38號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。