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公开(公告)号:CN109068024B
公开(公告)日:2020-07-21
申请号:CN201810694419.X
申请日:2018-06-29
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种对时空信号进行滤波的方法,针对所述时空信号,记录每个空间位置的信号并进行累积,得到信号累积强度值;分析当前空间位置的信号在空间域、时间域或频率域上是否孤立,过滤该空间位置的孤立信号。本发明的应用对象不再是传统视频而是脉冲阵列视频;通过使用几种过滤方法过滤掉无用的信息,减少了计算资源的浪费;而且删去不相关信息,提取有用信息,是信号采集中非常重要的一步,可以应用于适于动态视觉传感器的全部应用场景。
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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: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: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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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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公开(公告)号:CN109068024A
公开(公告)日:2018-12-21
申请号:CN201810694419.X
申请日:2018-06-29
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种对时空信号进行滤波的方法,针对所述时空信号,记录每个空间位置的信号并进行累积,得到信号累积强度值;分析当前空间位置的信号在空间域、时间域或频率域上是否孤立,过滤该空间位置的孤立信号。本发明的应用对象不再是传统视频而是脉冲阵列视频;通过使用几种过滤方法过滤掉无用的信息,减少了计算资源的浪费;而且删去不相关信息,提取有用信息,是信号采集中非常重要的一步,可以应用于适于动态视觉传感器的全部应用场景。
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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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