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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于脉冲编码可学习SNN的目标跟踪方法及电子设备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：CN115409870B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202211084460.8，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权基于脉冲编码可学习SNN的目标跟踪方法及电子设备是由项水英;张涛;蒋树庆;张雅慧;郭星星;施跃春;郝跃设计研发完成，并于2022-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于脉冲编码可学习SNN的目标跟踪方法及电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于脉冲编码可学习SNN的目标跟踪方法，包括：将视频分解为多帧图像，并将第一帧图像变换到第一尺度，以及将其他帧图像变换到第二尺度，得到视频帧序列；基于脉冲神经网络模型对视频帧序列进行目标跟踪；该模型是对SiamFC++网络进行改造得到的，改造方式为将SiamFC++网络中的backbone替换为一前端网络；该前端网络包括两个分支，每个分支均包括脉冲编码模块、脉冲特征提取模块以及求点火率模块，脉冲编码模块用于将图像编码为由二进制数组成的五维编码向量；脉冲特征提取模块用于从五维编码向量中提取脉冲特征；求点火率模块用于从脉冲特征中去除时间维度t。本发明利用SNN实现了目标跟踪。

本发明授权基于脉冲编码可学习SNN的目标跟踪方法及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于脉冲编码可学习SNN的目标跟踪方法，其特征在于，包括： 将待进行目标跟踪的视频分解为多帧图像，并将其中的第一帧图像变换到第一尺度，以及将其他帧图像变换到第二尺度，得到预处理后的视频帧序列； 基于预先训练完成的脉冲神经网络模型对所述视频帧序列进行目标跟踪； 其中，所述脉冲神经网络模型是对SiamFC++网络进行改造得到的，改造方式为将SiamFC++网络中的网络骨干backbone替换为一前端网络；所述前端网络包括两个分支，所述两个分支分别用于对不同尺度的图像进行前端处理； 所述前端网络的每个分支均包括脉冲编码模块、脉冲特征提取模块以及求点火率模块，其中，所述脉冲编码模块，用于将图像编码为由二进制数组成的五维编码向量[t,b,c,h,w]；t表示时间维度，b表示batchsize维度，c表示图像通道维度，h表示图像高度维度，w表示图像宽度维度；所述脉冲特征提取模块，用于从所述五维编码向量中提取脉冲特征；所述求点火率模块，用于从所述脉冲特征中去除时间维度t。

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