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龙图腾网获悉盯盯拍(深圳)技术股份有限公司申请的专利基于脉冲神经网络的神经形态视觉目标分类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：CN120182583B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510643329.8，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于脉冲神经网络的神经形态视觉目标分类方法是由罗勇;黄臻;喻运辉;王凯设计研发完成，并于2025-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于脉冲神经网络的神经形态视觉目标分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及视觉目标分类技术领域，具体为基于脉冲神经网络的神经形态视觉目标分类方法，包括以下步骤：采集时间窗口内的脉冲神经元激发数据，检测目标特征的脉冲触发频率，分析视觉目标分类的特征相关性波动情况，识别特征变化趋势，筛选持续变化的特征为稳定特征，生成特征变化分类结果。本发明中，通过调整神经元跨层连接路径和突触传输能力，针对稳定与非稳定特征进行优化，进一步提升视觉目标分类的效率和准确性，尤其是在动态环境中的表现，基于脉冲时间的统计分析和调整，增强脉冲神经网络对于时间敏感性目标的识别能力，使得时间对齐脉冲数据更加准确地反映视觉输入的实时变化，显著优化动态场景下的目标识别与分类效果。

本发明授权基于脉冲神经网络的神经形态视觉目标分类方法在权利要求书中公布了：1.基于脉冲神经网络的神经形态视觉目标分类方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：采集时间窗口内的脉冲神经元激发数据，检测目标特征的脉冲触发频率，分析视觉目标分类的特征相关性波动情况，识别特征变化趋势，筛选持续变化的特征为稳定特征，生成特征变化分类结果； S2：调用所述特征变化分类结果，分析稳定特征的神经元跨层连接路径，调整突触传输能力，规避信号传输时延，筛选非稳定特征的突触连接路径，减少跨层连接优先级，生成跨层连接调整结果； S3：调用所述跨层连接调整结果，统计脉冲事件的时间分布，参照输入样本的脉冲时间模式，分析脉冲时间的偏移程度，针对动态目标识别场景，调整时间参考点，评估时间偏移对脉冲时间分布的影响，得到时间参考点调整结果； S4：采用所述时间参考点调整结果，根据输入样本的脉冲触发时间，计算时间缩放比例，依据时间缩放比例调整输入数据脉冲时间，使脉冲事件匹配相同时间尺度，生成时间对齐脉冲数据； S5：基于所述时间对齐脉冲数据，评估多类别脉冲事件的时间稳定性，统计多类别脉冲事件在时间窗口内的分布偏差，判断脉冲事件匹配优先级，计算视觉目标类别的时间稳定性评分，根据评分调整匹配程度，生成时间适配分类结果，优化脉冲神经网络对动态视觉场景的适应能力，并进行目标识别与分类； 所述时间适配分类结果包括脉冲事件的时间稳定性评分、匹配优先级调整结果、分布偏差统计信息。

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