西安电子科技大学赖睿获国家专利权
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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于脉冲统计的神经网络图像识别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：CN115311527B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202210713237.9，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于脉冲统计的神经网络图像识别方法及电子设备是由赖睿;孟凡;李奕诗;李骅南;官俊涛;张华威;张宇豪设计研发完成，并于2022-06-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于脉冲统计的神经网络图像识别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统计的神经网络图像识别方法及电子设备，包括：利用训练图像数据训练CNN网络得到训练好的CNN网络，并提取CNN网络中卷积层和全连接层的网络参数；利用脉冲激发频率编码方式将待识别图像的像素值转换为脉冲序列；利用SNN网络对脉冲序列进行识别得到图像识别结果；其中，SNN网络中卷积层和全连接层采用与CNN网络中卷积层和全连接层相同网络结构和网络参数；SNN网络中最大池化层和Softmax层采用与CNN网络中最大池化层和Softmax层相同网络结构，利用脉冲数量统计方式实现SNN网络中最大池化层和Softmax层对应的输出。本发明可以满足现有便携式更低功耗设备的图像识别需求。
本发明授权一种基于脉冲统计的神经网络图像识别方法及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于脉冲统计的神经网络图像识别方法，其特征在于，包括： 利用训练图像数据训练CNN网络得到训练好的CNN网络，并提取所述训练好的CNN网络中卷积层和全连接层对应的网络参数； 利用脉冲激发频率编码方式将待识别图像的像素值转换为脉冲序列； 利用SNN网络对所述脉冲序列进行识别得到图像识别结果；其中，所述SNN网络中卷积层和全连接层采用与所述训练好的CNN网络中卷积层和全连接层相同的网络结构和网络参数，基于所述网络结构和网络参数得到对应网络层的输出；所述SNN网络中最大池化层和Softmax层采用与所述训练好的CNN网络中最大池化层和Softmax层相同的网络结构，并利用脉冲数量统计方式实现所述SNN网络中最大池化层和Softmax层对应的输出，将所述Softmax层的输出作为所述图像识别结果。
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