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公开(公告)号：CN108647725A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810449021.X
申请日：2018-05-11
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种实现静态隐马尔科夫模型推理的神经电路，本发明赢者通吃电路(Winner-take-all,WTA)电路可以实现静态隐马尔可夫模型的近似最优推理，网络中的脉冲神经元可以不断地累积证据，即通过新的证据更新后验概率；WTA电路中的竞争机制可以对分布进行归一化。
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公开(公告)号：CN108647715A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810437038.3
申请日：2018-05-09
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京大学
CPC classification number: G06K9/6278 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开了一种基于概率矩阵分解的贝叶斯网络推理方法，包括概率矩阵分解、概率矩阵分解算法和基于概率矩阵分解的贝叶斯网络推理方法三个步骤，该方法可以用于分析变量间的独立性和确定性关系，本文证明了贝叶斯网络的联合概率分布可以等价表示为一系列子图联合概率分布的线性组合，在此基础上，提出了一个新的推理框架，在这个新的框架下，任意贝叶斯网络可以分解为若干带权重的贝叶斯子网络，如果原图被分解为树状子图，可以得到精确的推理结果；如果原图被分解为若干仍然带环的子图，近似推理的准确性高于主流的信度传播算法。
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公开(公告)号：CN108615264A
公开(公告)日：2018-10-02
申请号：CN201810437147.5
申请日：2018-05-09
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于对偶分解的三维相位解缠方法，包括问题定义和子问题并行求解，本发明一种基于对偶分解的三维相位解缠方法，提出了一个基于对偶分解的快速求解方法，利用对偶分解将原问题分解为若干可并行独立求解的简单子问题，通过优化对偶问题快速逼近原问题的解，实验表明，该算法在保证相同的求解准确度下，相比于直接优化原问题显著减少了运行时间。
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公开(公告)号：CN114743078B
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202210213372.7
申请日：2022-03-04
Applicant: 北京大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种生物神经信号的视觉解码方法、装置、存储介质及终端，方法包括：获取双光子钙成像信号的数据阵列；将双光子钙成像信号的数据阵列输入预先训练的V1视觉皮层视觉信息神经解码模型中；其中，V1视觉皮层视觉信息神经解码模型是由神经信号转换模块和自动编码模块构成的；自动编码模块包含跳层结构，跳层结构用于在不同深度的神经网络层之间，融合整个神经网络在不同层上提取出来的特征；输出双光子钙成像信号对应的重构图像。由于本申请通过神经信号转换模块和自动编码模块进行信号数据处理，并通过自动编码模块中的跳层结构融合整个神经网络在不同层上提取出来的特征，从而提升了重构图像的精确度。
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公开(公告)号：CN113554726B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202110626842.8
申请日：2021-06-04
Applicant: 北京大学
IPC: G06T11/00
Abstract: 本发明公开了一种基于脉冲阵列的图像重构方法，包括：将待监测区域的脉冲阵列输入短时可塑性模型中，计算各像素位置的计算单元剩余量和单元连接概率；根据各像素位置的计算单元剩余量和单元连接概率反推出各像素位置的第一脉冲发放率和第二脉冲发放率；加权平均各像素位置对应的第一脉冲发放率和第二脉冲发放率，生成各像素位置的目标脉冲发放率；计算各像素位置连续两个脉冲发放时刻的差值，并基于各像素位置连续两个脉冲发放时刻的差值划分出监控区域的静止区域和运动区域；根据目标脉冲发放率计算静止区域的空间位置的像素值，并根据预设时间步长或目标脉冲发放率计算运动区域的空间位置的像素值，生成重构图像。采用本申请实施例，可以实现物体高速运动场景下的图像重构。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113112521B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202110254930.X
申请日：2021-03-09
Applicant: 北京大学
Abstract: 本申请涉及运动检测技术领域，具体而言，本申请涉及一种基于脉冲阵列的运动检测方法。所述方法包括以下步骤：采集监测区域的时空信号生成时空脉冲阵列；将所述时空脉冲阵列输入脉冲神经网络中，所述脉冲神经网络中的脉冲神经元处理具有运动特征的时空脉冲序列并产生对应的脉冲；根据所述脉冲神经网络产生的所述脉冲获得不同空间位置的运动信息。本申请的方法利用高频率视网膜相机获得的脉冲阵列本身具有的时空特性，直接以视觉脉冲序列为输入，获取监测区域中存在的各种运动状态，获取各个运动状态对应的参数信息，输出的运动信息可用于物体跟踪及运动补偿等，从而更有利于后续基于脉冲信号的高速视觉对象的检测、识别及跟踪等高级视觉任务。
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公开(公告)号：CN111756352A
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN202010421862.7
申请日：2020-05-18
Applicant: 北京大学
IPC: H03H17/02
Abstract: 本发明公开了一种脉冲阵列时域滤波方法，包括：在监测区域内的各个空间位置建立短时程可塑性模型；将脉冲阵列输入所述短时程可塑性模型，获得各个空间位置的后突触电位值、神经递质剩余量和/或神经递质释放概率；根据同一空间位置的当前时刻产生的脉冲信号与上一个脉冲信号对应的后突触电位值的差值、神经递质剩余量的差值和/或神经递质释放概率的差值，去除该空间位置当前时刻产生的脉冲信号。通过上述方法，可以将阵列中跟检测物体无关的背景脉冲信息去除，处理后的脉冲阵列信号可用于运动物体的检测、跟踪、识别。
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公开(公告)号：CN114584713B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210466831.2
申请日：2022-04-29
Applicant: 北京大学
Abstract: 本申请提供了一种脉冲相机仿真方法、装置、控制设备及可读存储介质，所述方法包括：提取待仿真视频的关键帧序列，将所述关键帧序列转换成强度图序列；根据所述脉冲相机的工作时钟频率提升所述强度图序列的帧率；获取积分发放模型，根据所述积分发放模型对所述强度图序列进行仿真；输出仿真后的脉冲数据。这样，通过模拟脉冲相机的成像过程，将现有的图像和视频数据转化成脉冲数据，解决了真实的脉冲数据严重匮乏的问题。
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公开(公告)号：CN114581490B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210465877.2
申请日：2022-04-29
Applicant: 北京大学
Abstract: 本申请提供了一种脉冲相机的场景设置方法、装置、控制设备及可读存储介质，所述方法包括：基于脉冲相机的相机参数和场景参数的关联关系，构建所述脉冲相机的运动计算模型；根据所述运动计算模型，确定所述脉冲相机的场景参数和/或相机参数。这样，通过关联关系构建运动计算模型，通过运动计算模型来确定场景设置的相关参数，从而完成脉冲相机的场景设置。
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公开(公告)号：CN114584713A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210466831.2
申请日：2022-04-29
Applicant: 北京大学
Abstract: 本申请提供了一种脉冲相机仿真方法、装置、控制设备及可读存储介质，所述方法包括：提取待仿真视频的关键帧序列，将所述关键帧序列转换成强度图序列；根据所述脉冲相机的工作时钟频率提升所述强度图序列的帧率；获取积分发放模型，根据所述积分发放模型对所述强度图序列进行仿真；输出仿真后的脉冲数据。这样，通过模拟脉冲相机的成像过程，将现有的图像和视频数据转化成脉冲数据，解决了真实的脉冲数据严重匮乏的问题。
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