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公开(公告)号：CN110427823A
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201910579928.2
申请日：2019-06-28
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视频帧与脉冲阵列信号的联合目标检测方法和装置，该方法包括：将视频帧和脉冲阵列信号作为目标检测的输入；将连续的脉冲阵列信号进行自适应划分；根据视频帧频率与脉冲阵列信号划分频率的关系，进行同步融合或异步融合检测；将视频帧与脉冲阵列信号以特征表达形式进行融合；输出检测结果。本发明可有效地利用脉冲阵列信号的高时间分辨率和高动态能力来提供传统相机的目标检测精度，尤其解决高速运动模糊、过曝光或低光照等场景的检测难题。在无人驾驶视觉检测与导航、无人机巡航与定位、机器人视觉导航和视频监控等涉及高速运动领域存在广泛应用潜力。
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公开(公告)号：CN112949424B
公开(公告)日：2023-02-07
申请号：CN202110168780.0
申请日：2021-02-07
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种神经形态视觉采样方法及装置，方法包括：采集当前场景中不同位置点的光信号并转化为亮度信号；将转化得到的亮度信号输入已训练的脉冲采样模型，以由所述脉冲采样模型对输入的亮度信号进行采样编码得到脉冲阵列信号；将所述脉冲阵列信号输入已训练的视觉任务模型，以由所述视觉任务模型对所述脉冲阵列信号进行视觉分析，得到分析结果。本发明不使用动态视觉传感器或积分视觉传感器获取脉冲阵列信号，而是通过神经网络进行神经形态的视觉采样，并将视觉分析计算任务与采样一体化，从而可以灵活定制多种视觉采样模型，以适应多场景，多任务的应用需求，提升自使用感知性能。
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公开(公告)号：CN115222794A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210631539.1
申请日：2022-06-06
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于脉冲神经网络的视觉重建方法、装置、存储介质及终端，方法包括：接收来自视觉传感器每个时间段的待处理连续脉冲阵列信号；将该信号进行离散化处理，生成携带时间信息的离散信号数据；将该离散信号数据输入预先训练的脉冲神经网络中，输出连续视觉图像；预先训练的脉冲神经网络是根据连续多个时间步长的脉冲阵列信号循环训练生成的，视觉图像是根据膜电位信息生成的，膜电位信息是对待处理连续脉冲阵列信号进行特征提取生成的。由于本申请通过基于多个时间步长的脉冲信号，并结合脉冲神经网络进行网络训练，使得网络可以提取出脉冲信号的膜电位信息，进而根据膜电位信息恢复出视觉图像，从而解决了脉冲阵列信号的视觉重建问题。
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公开(公告)号：CN113014805B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202110170050.4
申请日：2021-02-08
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种仿视网膜中央凹与外周的联合采样方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：通过解码模块对异步脉冲信号进行解码，分离出变化信息编码数据和纹理信息编码数据；根据变化信息编码数据和纹理信息编码数据进行视觉任务分析，得到对应的分析结果，视觉任务包括感知当前场景变化的任务和重构图像视频的任务。因此，采用本申请实施例提供的采样方法，能够对光信号进行感知编码并生成脉冲阵列，同时解码端的解码模块可根据编码规则完成脉冲类型分离及场景亮度重构，因此，该采样方法具有高时间分辨率、高动态范围、低功耗等优点，能够应用于高速运动模糊与极端光照等应用场景中。
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公开(公告)号：CN113014805A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110170050.4
申请日：2021-02-08
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种仿视网膜中央凹与外周的联合采样方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：通过解码模块对异步脉冲信号进行解码，分离出变化信息编码数据和纹理信息编码数据；根据变化信息编码数据和纹理信息编码数据进行视觉任务分析，得到对应的分析结果，视觉任务包括感知当前场景变化的任务和重构图像视频的任务。因此，采用本申请实施例提供的采样方法，能够对光信号进行感知编码并生成脉冲阵列，同时解码端的解码模块可根据编码规则完成脉冲类型分离及场景亮度重构，因此，该采样方法具有高时间分辨率、高动态范围、低功耗等优点，能够应用于高速运动模糊与极端光照等应用场景中。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109803096B
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN201910027914.X
申请日：2019-01-11
Applicant: 北京大学
IPC: H04N5/262
Abstract: 本申请公开了一种基于脉冲信号的显示方法和系统，包括：分析单个像素位置对应的脉冲序列，脉冲发放信息；获取单个脉冲发放时间之前的多个脉冲发放时间所对应的各像素值，将其累加作为第一累加像素值；与所述像素位置的所述单个脉冲发放时间相对应地设定第一特定量，叠加第一特定量与第一累加像素值，得到所述像素位置的第一像素值；比较第一像素值与像素阈值范围的关系，调整第一特定量得到第二特定量；叠加第一累加像素值与第二特定量得到所述像素位置的第二像素值，使用各第二像素值生成图像。通过利用脉冲信号的时域特性计算像素值，构成高质量的图像并输出任意连续时刻的图像；根据像素阈值范围调整像素值，提高生成图像的质量。
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公开(公告)号：CN110430340A
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201910577862.3
申请日：2019-06-28
Applicant: 北京大学
IPC: H04N5/213
Abstract: 本发明公开了一种脉冲阵列信号的降噪方法，包括：对待去噪脉冲的空间邻域和时间戳邻域上的脉冲阵列信号的发放特性进行建模，建立脉冲阵列信号的发放特性模型，提取脉冲阵列信号时空分布特征；根据脉冲阵列信号中的噪声分布特性，构建时空滤波器，对提取的特征进行滤波；根据所述发放特性模型，把滤波后的脉冲时空分布特征还原为脉冲阵列信号。本发明充分考虑了噪声在脉冲阵列信号中的时空分布特征，对其在时域上的传递性、空域上的随机性进行建模，结合脉冲本身代表的物理意义，构建时空滤波器对脉冲信号进行高效去噪，效率高，降噪效果好。
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公开(公告)号：CN109884588B
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN201910040980.0
申请日：2019-01-16
Applicant: 北京大学
Abstract: 一种脉冲序列的距离度量方法及系统。其中，所述方法包括：计算脉冲序列中每相邻两个脉冲信号之间的时间差值；根据所述时间差值获得所述脉冲序列对应的光强信息；根据所述脉冲序列之间光强信息的差异度量所述脉冲序列之间的距离。所述系统包括：脉冲传感器阵列以及处理器；其中，所述处理器具体包括：光照强度计算模块和脉冲序列计算模块。本发明通过对基于脉冲序列传感器而获得的脉冲序列信号产生方式的分析，将两个脉冲序列转换为对应的光照强度的变化，从而对两个脉冲序列的距离进行准确估量，进而用于为检测、跟踪、压缩等算法的设计，以及后续脉冲阵列信号的分析、编码工作提供了基础。
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公开(公告)号：CN109819251B
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN201910021870.X
申请日：2019-01-10
Applicant: 北京大学
IPC: H04N19/124 , H04N19/147 , H04N19/15 , H04N19/91 , H04N19/85
Abstract: 本发明提供了一种脉冲阵列信号的编解码方法，其中编码方法包括：将脉冲阵列信号划分成独立的脉冲编码立方体；对当前脉冲编码立方体进行前处理；选取匹配模式对脉冲编码立方体进行匹配操作；将匹配后的数据进行映射；将映射后的结果进行逆映射并用于其他脉冲编码立方体的匹配；再将映射后的数据进行熵编码得到码流。本发明提供了一套针对脉冲阵列信号的完整编解码体系，可实现脉冲数据的无损及有损压缩，为后续编解码的算法优化及压缩效率提升奠定了基础，是进行脉冲阵列信号传输、存储和分析等应用任务的前提。
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公开(公告)号：CN109819251A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201910021870.X
申请日：2019-01-10
Applicant: 北京大学
IPC: H04N19/124 , H04N19/147 , H04N19/15 , H04N19/91 , H04N19/85
Abstract: 本发明提供了一种脉冲阵列信号的编解码方法，其中编码方法包括：将脉冲阵列信号划分成独立的脉冲编码立方体；对当前脉冲编码立方体进行前处理；选取匹配模式对脉冲编码立方体进行匹配操作；将匹配后的数据进行映射；将映射后的结果进行逆映射并用于其他脉冲编码立方体的匹配；再将映射后的数据进行熵编码得到码流。本发明提供了一套针对脉冲阵列信号的完整编解码体系，可实现脉冲数据的无损及有损压缩，为后续编解码的算法优化及压缩效率提升奠定了基础，是进行脉冲阵列信号传输、存储和分析等应用任务的前提。
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