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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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公开(公告)号：CN109803096A
公开(公告)日：2019-05-24
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：CN115099262B
公开(公告)日：2025-01-21
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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112949424A
公开(公告)日：2021-06-11
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：CN109831672B
公开(公告)日：2020-10-27
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：CN109039980B
公开(公告)日：2020-09-25
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：CN110426560B
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN201910577877.X
申请日：2019-06-28
Applicant: 北京大学
IPC: G06T1/40
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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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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