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公开(公告)号：CN115456149B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202211221881.0
申请日：2022-10-08
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明公开了一种脉冲神经网络加速器学习方法、装置、终端及存储介质，包括：获取前向运算所需数据，并根据前向运算数据在前向运算引擎中进行第一卷积运算和自组织迁移运算，得到前向运算结果；根据前向运算结果在后向运算引擎中进行第二卷积运算和梯度运算，得到后向运算结果；根据后向运算结果进行梯度更新运算，并根据梯度更新运算的结果更新脉冲神经网络加速器的梯度参数。本发明可以高效处理基于BPTT的脉冲神经网络学习，从而确保了SNN的精度，端到端的解决了SNN学习问题。
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公开(公告)号：CN115856341A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211390749.2
申请日：2022-11-07
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G01P3/38
Abstract: 本发明公开了一种基于动态视觉传感器的瞬时转速测量方法及相关设备，所述方法包括：获取目标部件的目标影像；分段采集所述目标影像的脉冲信号流；根据所述脉冲信号流获取目标脉冲图像序列；根据所述目标脉冲图像序列获取目标相似度序列；根据所述目标相似度序列获取所述目标部件的瞬时转速。本发明通过采用动态视觉传感器进行转速测量，无需对被测对象进行特殊标记，无需对被测对象进行额外补光，对传感器的安装拍摄角度也无特殊限制，且仅在动态变化区域产生输出，极大减少了数据量与计算量。
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公开(公告)号：CN114363606A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111583869.X
申请日：2021-12-22
Applicant: 鹏城实验室
IPC: H04N17/00
Abstract: 本发明涉及光学技术领域，具体是涉及一种动态视觉传感器光谱响应度的测试方法及系统。待测动态视觉传感器只对动态光才有响应，本发明通过单调性地改变匀化单色光的光强度，使之成为动态视觉传感可响应的动态光；然后通过调节单色光的波长，测量获得不同波长下待测动态视觉传感器的输出脉冲序列；接着通过光功率计测量获得单色光的强度；然后在无光照情况下，测量获得一段时间T内待测动态视觉传感器输出的脉冲序列；最后通过所述的脉冲序列、匀化单色光强、时间T计算获得动态视觉传感器的光谱响应。综上所述，本发明提出的测试方法及系统能够测试出待测动态视觉传感器的光谱响应曲线。
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公开(公告)号：CN113890959A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111061975.1
申请日：2021-09-10
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明公开了一种多模态图像同步采集系统及方法，所述系统包括：时间服务器、交换机、多台电脑以及多个不同模态的相机；时间服务器与交换机连接，交换机分别与多台电脑连接，每台电脑均与一个相机连接；时间服务器用于提供高精度、高稳定的标准时间；多台电脑通过同步算法软件实现操作系统时间与标准时间的高精度同步；每个相机通过各自对应的图像采集软件将采集的图像数据发送给对应连接的电脑进行存储；每个相机通过各自对应的图像采集软件在采集和存储每一帧图像的同时记录采集时刻的时间戳；并通过最邻近时间戳实现多模态图像的时间同步。本发明通过高精度时间同步方法，可以实现亚毫秒级的时间同步，满足常规多模态图像同步采集的需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118780989A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410710961.5
申请日：2024-06-03
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G06T5/00 , G06T3/4053 , G06V10/80
Abstract: 本申请公开了一种图像处理方法、模型训练方法、装置、电子设备及存储介质，涉及图像处理技术领域，实现了对正拼接图像以及负拼接图像的信息增强，然后基于正融合特征与负融合特征进行特征交换，得到正负交换融合特征，基于正负交换融合特征得到第一时刻事件流的目标超分辨率图像，在特征交换过程中，捕获第一正事件计数图像与第一负事件计数图像的信息互补关系和长距离依赖，从而有利于提高目标超分辨率图像的质量。如此，本申请能够对事件流的正事件、负事件和事件帧进行区分以及充分利用，实现正事件与负事件之间的信息互补，能够提高超分辨率图像的质量。
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公开(公告)号：CN118748757A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202411018166.6
申请日：2024-07-26
Applicant: 鹏城实验室
IPC: H04N25/47 , H04N25/707
Abstract: 本申请实施例提供了一种动态目标检测方法、装置、计算机设备及可读存储介质。方法包括：获取已编码的待测传感器画面，并将待测传感器画面划分为多个目标子区域；获取预设的目标事件阈值和目标时间段，并根据目标时间段内每个目标子区域发生事件的第一事件数目与目标事件阈值的差距，生成第一二值化图像并确定至少一个第一连通区域，并对第一连通区域在待测传感器画面中的对应位置进行解码，得到事件累积图像；按照预设的二值化阈值对事件累积图像进行二值化处理，得到至少一个第二连通区域；将第二连通区域映射至待测传感器画面中的对应位置，得到待测传感器画面的动态目标检测结果。以此，能够减小目标检测结果的输出延时。
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公开(公告)号：CN114363606B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202111583869.X
申请日：2021-12-22
Applicant: 鹏城实验室
IPC: H04N17/00
Abstract: 本发明涉及光学技术领域，具体是涉及一种动态视觉传感器光谱响应度的测试方法及系统。待测动态视觉传感器只对动态光才有响应，本发明通过单调性地改变匀化单色光的光强度，使之成为动态视觉传感可响应的动态光；然后通过调节单色光的波长，测量获得不同波长下待测动态视觉传感器的输出脉冲序列；接着通过光功率计测量获得单色光的强度；然后在无光照情况下，测量获得一段时间T内待测动态视觉传感器输出的脉冲序列；最后通过所述的脉冲序列、匀化单色光强、时间T计算获得动态视觉传感器的光谱响应。综上所述，本发明提出的测试方法及系统能够测试出待测动态视觉传感器的光谱响应曲线。
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公开(公告)号：CN115841142A
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202310134058.4
申请日：2023-02-20
IPC: G06N3/065 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/049
Abstract: 本发明公开了基于深度脉冲神经网络的视觉皮层模拟方法及相关设备，所述方法包括：将与生物实验中相同的图片刺激输入到预训练的深度脉冲神经网络，得到各层的脉冲响应；采用表征相似性分析RSA或者典型相关分析CCA度量深度脉冲神经网络各层的脉冲响应和真实生物神经响应之间的相似性；选择最高的神经相似性得分作为深度脉冲神经网络的结构针对相应脑区的得分，并记录得分最高的层以与生物视觉系统进行对比。本发明利用深度脉冲神经网络对神经系统视觉皮层进行建模，可以直接与生物实验记录的时序信号进行比较，取得了相对于相似结构卷积神经网络更高的神经相似性得分，同时也在网络结构和信息处理机制方面更好地匹配了真实神经系统的性质。
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公开(公告)号：CN115456149A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211221881.0
申请日：2022-10-08
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明公开了一种脉冲神经网络加速器学习方法、装置、终端及存储介质，包括：获取前向运算所需数据，并根据前向运算数据在前向运算引擎中进行第一卷积运算和自组织迁移运算，得到前向运算结果；根据前向运算结果在后向运算引擎中进行第二卷积运算和梯度运算，得到后向运算结果；根据后向运算结果进行梯度更新运算，并根据梯度更新运算的结果更新脉冲神经网络加速器的梯度参数。本发明可以高效处理基于BPTT的脉冲神经网络学习，从而确保了SNN的精度，端到端的解决了SNN学习问题。
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