买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉北京大学申请的专利一种二值神经网络模型的目标检测方法及其硬件加速方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116434035B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310343231.1，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种二值神经网络模型的目标检测方法及其硬件加速方法是由严伟;李志国;张浩;刘靖远;王帅帅设计研发完成，并于2023-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种二值神经网络模型的目标检测方法及其硬件加速方法在说明书摘要公布了：本发明公布了一种二值神经网络模型的目标检测方法及其硬件加速方法，基于脉冲神经网络构建一种具备时间信息的二值神经网络检测模型，其中将脉冲神经网络的激活函数采用阶跃函数，且使用单帧的卷积结果进行阈值判断，再在二值神经网络增加时间信息融合层；模型输出目标检测框信息；并对所构建模型的时间信息融合层设计硬件加速模块；包括：加载模块，累积模块，计算模块，输出模块；通过加载模块和累积模块完成神经元的累积过程，通过计算模块完成归一化和卷积过程，同时采用先进行卷积运算后进行归一化过程。采用本发明方法，可提高目标检测速度，且减小了存储资源消耗。

本发明授权一种二值神经网络模型的目标检测方法及其硬件加速方法在权利要求书中公布了：1.一种二值神经网络模型的目标检测方法，其特征是，基于脉冲神经网络构建一种具备时间信息的二值神经网络检测模型，其中将脉冲神经网络的激活函数采用阶跃函数，且使用单帧的卷积结果进行阈值判断，再在二值神经网络增加时间信息融合层；模型输出目标检测框信息；包括如下步骤： 1获取多帧用于目标检测的图像数据，对图像进行二值化操作，得到多帧二值化图像，作为输入模型的待检测图像； 2构建基于脉冲神经网络的具备二值时间信息的二值神经网络目标检测模型，包括特征提取层、时间信息融合层和检测层；特征提取层即检测层前部之前的卷积层，用于每一帧图像的特征提取；时间信息融合层置于脉冲神经网络的检测层前部，用于进行特征融合； 21对脉冲神经网络的神经元进行改造； 将脉冲神经网络模型的神经元改造成只用当前帧图像识别的结果进行阈值比较后判断是否激活，同时在模型的最后层累积之前帧的时间信息，再进行归一化后进行卷积，由此构建的基于脉冲神经网络的具备二值时间信息的二值神经网络目标检测模型既保留部分时间信息，同时又具有单比特信号传递特性；二值神经网络目标检测模型的神经元采用阶跃函数；改造后的网络模型神经元表示为： 其中，y是网络模型神经元的输出图像，x为输入的待检测图像；w为模型权重；x*w是脉冲神经网络的当前层卷积的中间结果，TH是激活阈值；神经元改造后，在硬件实现过程中不存储之前的图像信息，从而节约片上存储资源的使用； 22添加时间信息融合层；时间信息融合层包括时间信息归一化模块和卷积模块； 时间信息融合层比卷积多出N帧信息累积和归一化的操作，同时时间信息融合层的激活函数采用RELU函数； 3对构建的二值神经网络目标检测模型，利用图像数据集进行训练，通过训练好的目标检测模型的检测层得出目标检测框的准确信息；由此实现对目标的检测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京大学，其通讯地址为：100871 北京市海淀区颐和园路5号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。