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龙图腾网获悉清华大学苏州汽车研究院(相城);清华大学申请的专利一种自动驾驶场景下脉冲神经网络步长的确定方法和装置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：CN114723018B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202210473731.2，技术领域涉及：G06N3/049；该发明授权一种自动驾驶场景下脉冲神经网络步长的确定方法和装置是由孙国梁;郑四发;王洪剑;陈涛设计研发完成，并于2022-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自动驾驶场景下脉冲神经网络步长的确定方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种自动驾驶场景下脉冲神经网络步长的确定方法和装置。该方法包括：将当前步长设置为步长初始值，将输入数据输入至脉冲神经网络；当脉冲神经网络输出与所述输入数据匹配的结果数据时，计算脉冲神经网络中各神经元的平均激活率；提高当前步长的数值，重复执行将输入数据输入至脉冲神经网络的操作，直至确定脉冲神经网络中各神经元的平均激活率满足预设区域收敛条件；将当前步长的数值作为自动驾驶场景下的脉冲神经网络的目标步长。使用本发明的技术方案，可以实现动态调整脉冲神经网络的步长，从而在保障脉冲神经网络的检测精度的同时，降低能耗，减少预测时间。

本发明授权一种自动驾驶场景下脉冲神经网络步长的确定方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种自动驾驶场景下脉冲神经网络步长的确定方法，其特征在于，所述方法适用于自动驾驶场景下脉冲神经网络进行目标检测，所述方法包括： 将当前步长设置为步长初始值，将输入数据输入至脉冲神经网络； 其中，步长是指脉冲神经网络进行前向计算的次数，输入数据是对输入图像进行编码后得到的脉冲序列； 当脉冲神经网络输出与所述输入数据匹配的结果数据时，计算脉冲神经网络中各神经元的平均激活率，包括： 计算输出时间间隔内，脉冲神经网络中各神经元发放的脉冲数量； 根据各神经元发放的脉冲数量以及输出时间间隔，计算各神经元的平均激活率； 其中，结果数据是与输入的脉冲序列匹配的脉冲序列； 提高当前步长的数值，重复执行将输入数据输入至脉冲神经网络的操作，直至确定脉冲神经网络中各神经元的平均激活率满足预设区域收敛条件； 其中，确定脉冲神经网络中各神经元的平均激活率满足预设区域收敛条件，包括： 根据与当前步长匹配的各神经元的平均激活率，以及与历史步长匹配的各神经元的平均激活率，分别确定各神经元的平均激活率曲线； 若平均激活率曲线的斜率小于或等于预设斜率的神经元数量，大于或等于预设神经元数量，则确定当前步长满足收敛条件； 若确定满足收敛条件的当前步长以及历史步长的数量大于或者等于预设步长数量，则确定脉冲神经网络中各神经元的平均激活率满足预设区域收敛条件； 将当前步长的数值作为自动驾驶场景下的脉冲神经网络的目标步长； 根据脉冲神经网络输出的与所述输入数据匹配的结果数据，进行目标检测，包括： 将脉冲神经网络输出的与所述输入数据匹配的结果数据输入至解码层，将解码层解码后的结果数据输入至预测头部，预测头部进行目标检测，得到目标检测结果。

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