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公开(公告)号：CN109039980A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810761800.3
申请日：2018-07-12
Applicant: 北京大学
IPC: H04L27/26
Abstract: 本发明提供了一种时空脉冲阵列信号量化的方法，通过信号采样器从局部空间位置采集时域信号，生成时域上的脉冲序列；多个信号采样器阵列按空间位置相互关系排列成脉冲阵列信号；将脉冲阵列信号按一组规定的间隔在时域和空域进行离散化，用最接近的数值来表示该信号的采样值，作为对所述时空脉冲阵列信号的量化。该方法包括：均匀量化，将脉冲阵列信号按照等间隔进行量化；非均匀量化，依据先验信息和量化参数确定不同区间量化间隔，将脉冲阵列信号进行非均匀量化。本发明为同时兼顾时域信息和空域信息的有效的脉冲阵列信号量化方法，满足时域和空域尺度分析的综合需求。
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公开(公告)号：CN115048954A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210565522.0
申请日：2022-05-23
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种仿视网膜的目标检测方法、装置、存储介质及终端，方法包括：获取目标脉冲阵列信号；目标脉冲阵列信号包括来自仿视网膜中央凹采样电路的第一脉冲阵列信号和来自仿视网膜外周采样电路的第二脉冲阵列信号；将第一脉冲阵列信号与第二脉冲阵列信号进行时空同步，得到待处理脉冲阵列信号；将待处理脉冲阵列信号输入预先训练的目标检测器中，输出待处理脉冲阵列信号对应的目标检测结果。由于本申请利用仿视网膜中央凹采样电路的高速视觉纹理成像的优势，并结合仿视网膜外周视觉采样电路的高时间分辨率、高动态范围、低功耗优势，从而可以解决传统相机在高速运动、过光照和低光照场景下难以高精度检测的问题，提升了极端场景的检测精度。
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公开(公告)号：CN110427823B
公开(公告)日：2021-12-21
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：CN110430340B
公开(公告)日：2020-08-25
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：CN109884588A
公开(公告)日：2019-06-14
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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109831672A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910020716.0
申请日：2019-01-09
Applicant: 北京大学
IPC: H04N19/51 , H04N19/513 , H04N19/169 , H04N19/56 , H04N19/557 , H04N19/527 , H04N19/567 , H04N19/96
Abstract: 本发明提供了一种时空脉冲阵列的运动估计方法，该方法包括以下步骤：将所述时空脉冲阵列划分成编码立方体；依据当前编码立方体的特征信息，确定时域和空域的搜索范围及搜索起始点；将所述时空脉冲阵列内的所有脉冲信号在空间平面投影，再进行距离度量和匹配分析；通过当前编码立方体与参考立方体的匹配阈值判断是否提前终止搜索，若小于阈值则提前终止所述搜索，否则继续搜索直至超出搜索范围；筛选最佳参考立方体；输出时空脉冲阵列的运动估计编码信息。本发明可有效地获取高精度的运动矢量，同时加速了运动估计搜索过程，以解决时空脉冲阵列编码信号中运动估计的编码性能局限及时间耗时长的问题。
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公开(公告)号：CN115048954B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202210565522.0
申请日：2022-05-23
Applicant: 北京大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种仿视网膜的目标检测方法、装置、存储介质及终端，方法包括：获取目标脉冲阵列信号；目标脉冲阵列信号包括来自仿视网膜中央凹采样电路的第一脉冲阵列信号和来自仿视网膜外周采样电路的第二脉冲阵列信号；将第一脉冲阵列信号与第二脉冲阵列信号进行时空同步，得到待处理脉冲阵列信号；将待处理脉冲阵列信号输入预先训练的目标检测器中，输出待处理脉冲阵列信号对应的目标检测结果。由于本申请利用仿视网膜中央凹采样电路的高速视觉纹理成像的优势，并结合仿视网膜外周视觉采样电路的高时间分辨率、高动态范围、低功耗优势，从而可以解决传统相机在高速运动、过光照和低光照场景下难以高精度检测的问题，提升了极端场景的检测精度。
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公开(公告)号：CN115422964A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202210860369.4
申请日：2022-07-21
Applicant: 北京大学
Abstract: 本申请涉及一种面向超高速运动场景的双目脉冲深度数据采集方法及装置。其中，所述方法包括：采集运动场景下的双目脉冲信号；对所述双目脉冲信号进行特征提取，获取所述运动场景下的脉冲信号降维特征；根据所述脉冲信号降维特征和注意力机制模型，预估所述运动场景下的双目脉冲特征点匹配关系；对所述双目脉冲特征点匹配关系进行视差回归计算，确定所述运动场景下的预估深度图。本申请可有效地解决传统相机在高速运动模糊、过曝光或低光照等运动场景下无法进行深度估计的问题。
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公开(公告)号：CN115099262A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210550446.6
申请日：2022-05-20
Applicant: 北京大学
Abstract: 本申请公开了一种时空脉冲信号的上采样方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：采集目标物体的时空脉冲信号；估计所述脉冲信号的运动轨迹，并根据所述运动轨迹上的脉冲数量确定主脉冲信号以及噪声信号；分别对所述主脉冲信号以及噪声信号进行上采样，得到上采样后的主脉冲信号以及噪声信号；将所述上采样后的主脉冲信号以及噪声信号进行合并，生成最终的上采样信号。根据本申请实施例提供的时空脉冲信号的上采样方法，可以将稀疏的脉冲信号上采样成稠密的脉冲信号，使得上采样后的脉冲信号可靠且有依据，有效解决时空脉冲信号稀疏性带来的问题，为基于脉冲信号的视觉任务提供更多有效数据，提升基于脉冲的下游任务性能。
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公开(公告)号：CN110426560A
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201910577877.X
申请日：2019-06-28
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种脉冲阵列信号时空上采样器生成方法，包括：根据脉冲阵列信号空域和/或时域上采样需求参数，构建能使脉冲阵列信号由一端传输到另一端的神经网络；获取训练用输入信号和训练用输出信号；利用训练用输入信号和训练用输出信号将所述神经网络训练为上采样器；训练用输入信号为原始脉冲阵列信号，训练用输出信号为对原始脉冲阵列信号进行空域上采样和/或时域上采样得到的上采样信号。本发明增加了脉冲阵列的时域采样频率，从而提高了空间分辨率，适用于高速应用需求；增加了脉冲阵列空域采样频率，适用于视觉任务空间分辨率需求。
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