公开(公告)号：CN117314972B

公开(公告)日：2024-02-13

申请号：CN202311555701.7

申请日：2023-11-21

Applicant: 安徽大学

Inventor： 周云 ,  尹红福 ,  谭春雨 ,  吴巧云 ,  孙长银

IPC: G06T7/246 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/049 ,  G06N3/06 ,  G06N3/084 ,  G06V10/25 ,  G06V10/40 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明公开了一种基于多类注意力机制的脉冲神经网络的目标跟踪方法，包括：对事件相机保存的事件数据进行预处理，将事件数据转化成图像事件帧序列，并得到图像事件帧序列中的模板区域和搜索区域；基于具有多类注意力机制的LIF脉冲神经网络模块构造双路目标跟踪网络；模板区域和搜索区域输入双路目标跟踪网络，具有多类注意力机制的LIF脉冲神经网络模块对模板区域和搜索区域进行特征提取和融合，融合结果输入预测头模块，输出目标跟踪结果。本发明更有生物合理性，且在跟踪精度上取得了理想的效果。

公开(公告)号：CN117314972A

公开(公告)日：2023-12-29

申请号：CN202311555701.7

申请日：2023-11-21

Applicant: 安徽大学

Inventor： 周云 ,  尹红福 ,  谭春雨 ,  吴巧云 ,  孙长银

IPC: G06T7/246 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/049 ,  G06N3/06 ,  G06N3/084 ,  G06V10/25 ,  G06V10/40 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明公开了一种基于多类注意力机制的脉冲神经网络的目标跟踪方法，包括：对事件相机保存的事件数据进行预处理，将事件数据转化成图像事件帧序列，并得到图像事件帧序列中的模板区域和搜索区域；基于具有多类注意力机制的LIF脉冲神经网络模块构造双路目标跟踪网络；模板区域和搜索区域输入双路目标跟踪网络，具有多类注意力机制的LIF脉冲神经网络模块对模板区域和搜索区域进行特征提取和融合，融合结果输入预测头模块，输出目标跟踪结果。本发明更有生物合理性，且在跟踪精度上取得了理想的效果。