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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种面向时空事件脉冲流的目标区域分割方法及系统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：CN116416258B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202310376811.0，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种面向时空事件脉冲流的目标区域分割方法及系统是由朱林;陈现章;王立志;张磊;黄华设计研发完成，并于2023-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向时空事件脉冲流的目标区域分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种面向时空事件脉冲流的目标区域分割方法及系统，属于视频分割领域。本发明通过将连续的事件脉冲流转化为特定的输入表示，有效的适配传统神经网络的输入；通过循环神经网络提取信息并记忆过去特征，提高模型对连续事件脉冲输入的特征提取能力；通过循环特征编码器匹配目标，同时更新的隐藏状态，建模时空关系，提高模型对目标的查询匹配能力；通过特征解码器获取目标在当前与过去时刻的注意力关系矩阵，提高模型对特征匹配的鲁棒性；通过跳跃连接将中间特征输入分割头，提高目标区域分割模型对粗粒度和细粒度信息的特征融合能力，进而提高预测目标区域的准确性。本发明适配低光、高速场景，且能够分割任意时刻的目标区域。

本发明授权一种面向时空事件脉冲流的目标区域分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向时空事件脉冲流的目标区域分割方法，其特征在于：包括如下步骤， 步骤101：通过事件脉冲相机采集连续时空事件脉冲流E，为了适配神经网络的输入形式，利用体素能够保留事件在时间维度信息、且能够表征事件空间分布的优点，根据事件体素转换关系，将连续时空事件脉冲流E转化为适配神经网络的输入表示V； 步骤102：使用循环神经网络对时刻t的输入表示Vt进行特征提取，获取每一层的特征同时更新循环神经网络的隐藏状态提高目标区域分割模型对连续事件脉冲输入的特征提取能力； 步骤103：给定待检测目标区域标签，使用标签融合特征提取循环神经网络对t-1时刻的输入表示Vt-1和进行特征融合，获取标签融合特征同时更新隐藏状态 步骤104：将步骤102与103中的最后一层特征与循环注意力模块的输出拼接起来，作为特征编码器的输入Zt，在空间和时间维度上建模目标特征提高模型对目标的查询匹配能力； 步骤105：使用步骤104的输出中属于t时刻输入表示V的特征作为循环注意力模块的输入，获取下一次步骤104的部分输入同时更新隐藏状态提高目标区域分割模型检测目标运动的能力； 步骤106：使用和一个可训练的查询向量Qemb作为特征解码器的输入，获取目标查询特征并使用计算关系矩阵AM，AM拼接后作为分割头的输入S，提高模型对特征匹配的鲁棒性； 步骤107：步骤102的中间特征通过跳跃连接输入到分割头中，通过上采样操作提高特征分辨率，提高模型对粗粒度和细粒度信息的特征融合能力，进而提高预测目标区域的准确性； 步骤108：重复步骤101-107，使用预测得到的作为下次迭代时给定标签，通过循环神经网络融合特征，提高对连续时间脉冲输入的特征提取能力；通过循环特征编码器和解码器建模时空关系，提高特征匹配的查询能力和鲁棒性，进而提高预测目标区域的准确性，达到在低光、高速场景下分割任意时刻目标区域的目的。

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