[發(fā)明專利]一種目標識別方法、裝置、系統及計算機可讀存儲介質

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010062434.X
• 申請日: 2020-01-19
• 公開（公告）號: CN111275742B
• 公開（公告）日: 2022-01-11
• 發(fā)明（設計）人: 黃鐵軍;趙君偉;田永鴻;余肇飛
• 申請（專利權）人: 北京大學
• 主分類號: G06T7/246
• 分類號: G06T7/246;G06N3/04;G06N3/06;G06N3/08
• 代理公司: 北京辰權知識產權代理有限公司 11619
• 代理人: 付婧

1.一種目標識別方法，其特征在于：所述方法包括如下步驟；

獲取被拍攝的待識別目標的原始脈沖數據，所述原始脈沖數據中包含至少一個脈沖序列；

通過對脈沖序列中的各脈沖進行篩選的方式檢索待識別目標所在的區(qū)域，根據待識別目標所在的區(qū)域確定脈沖采樣窗口，將脈沖采樣窗口內的脈沖輸入至脈沖神經網絡，所述脈沖神經網絡包括激發(fā)層和推理層；

對輸入至脈沖神經網絡的脈沖進行映射，以使激發(fā)層的首層激發(fā)神經元數目與脈沖采樣窗口尺寸對應，所述激發(fā)層中包含多層依次連接的激發(fā)神經元，所述激發(fā)神經元為LIF神經元；

在滿足第一預設條件下令脈沖沿末層激發(fā)神經元以外的各層激發(fā)神經元依次傳遞，并在滿足第二預設條件下令脈沖沿末層激發(fā)神經元傳遞至推理層，所述推理層包含多層依次連接的推理神經元，所述推理神經元為IF神經元；

在滿足第三預設條件下令脈沖沿末層推理神經元以外的各層推理神經元依次傳遞；

根據末層推理神經元的活躍度確定識別結果。

2.根據權利要求1所述的目標識別方法，其特征在于：獲取的待識別目標的原始脈沖數據來源于仿生視覺傳感器，利用仿生視覺傳感器拍攝待識別目標。

3.根據權利要求1或2所述的目標識別方法，其特征在于：所述第一預設條件為末層激發(fā)神經元以外的各層激發(fā)神經元自身的膜電位變化量超過自身的第一激發(fā)閾值。

4.根據權利要求3所述的目標識別方法，其特征在于：所述第二預設條件為末層激發(fā)神經元自身的膜電位變化量超過自身的第二激發(fā)閾值且末層激發(fā)神經元中被激活的神經元數目的占比大于第一預設比例。

5.根據權利要求1、2或4中任一權利要求所述的目標識別方法，其特征在于：所述第三預設條件為末層推理神經元以外的各層推理神經元自身的膜電位變化量超過自身的第三激發(fā)閾值。

6.根據權利要求1所述的目標識別方法，其特征在于：在確定脈沖采樣窗口后，還包括記錄待識別目標相鄰兩次出現在脈沖采樣窗口的時間間隔的步驟。

7.根據權利要求1、2、4或6中任一權利要求所述的目標識別方法，其特征在于：所述原始脈沖數據中包含多個脈沖序列，并對所有脈沖序列同時進行處理后的上述識別結果均一致時才對識別結果進行輸出。

8.一種目標識別裝置，其特征在于：所述裝置包括脈沖獲取模塊、采樣窗口模塊、脈沖映射模塊、神經元激發(fā)模塊、神經元推理模塊及識別結果確定模塊；

所述脈沖獲取模塊，用于獲取被拍攝的待識別目標的原始脈沖數據；所述原始脈沖數據中包含至少一個脈沖序列；

所述采樣窗口模塊，用于通過對脈沖序列中的各脈沖進行篩選的方式檢索待識別目標所在的區(qū)域，并用于根據待識別目標所在的區(qū)域確定脈沖采樣窗口，以及用于將脈沖采樣窗口內的脈沖輸入至脈沖神經網絡；所述脈沖神經網絡包括激發(fā)層和推理層；

所述脈沖映射模塊，用于對輸入至脈沖神經網絡的脈沖進行映射，以使激發(fā)層的首層激發(fā)神經元數目與脈沖采樣窗口尺寸對應；所述激發(fā)層中包含多層依次連接的激發(fā)神經元，所述激發(fā)神經元為LIF神經元；

所述神經元激發(fā)模塊，用于在滿足第一預設條件下令脈沖沿末層激發(fā)神經元以外的各層激發(fā)神經元依次傳遞，并用于在滿足第二預設條件下令脈沖沿末層激發(fā)神經元傳遞至推理層；所述推理層包含多層依次連接的推理神經元，所述推理神經元為IF神經元；

所述神經元推理模塊，用于在滿足第三預設條件下令脈沖沿末層推理神經元以外的各層推理神經元依次傳遞；

所述識別結果確定模塊，用于根據末層推理神經元的活躍度確定識別結果。

9.一種目標識別系統，其特征在于：該目標識別系統包括仿生視覺傳感器和權利要求8所述的目標識別裝置，所述仿生視覺傳感器用于拍攝待識別目標，以得到待識別目標的原始脈沖數據。

10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于：該計算機程序被處理器執(zhí)行，以實現如權利要求1-7中任一權利要求所述的目標識別方法。