恭喜中国科学院自动化研究所;人民中科(北京)智能技术有限公司李文娟获国家专利权
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龙图腾网恭喜中国科学院自动化研究所;人民中科(北京)智能技术有限公司申请的专利基于类脑脉冲的光流估计方法、装置、介质和计算机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：CN119169045B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202411283206.X，技术领域涉及：G06T7/207；该发明授权基于类脑脉冲的光流估计方法、装置、介质和计算机设备是由李文娟;闫嘉明;高晋;李兵;原春锋;胡卫明设计研发完成，并于2024-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于类脑脉冲的光流估计方法、装置、介质和计算机设备在说明书摘要公布了：本公开提供一种基于类脑脉冲的光流估计方法、装置、介质和计算机设备。光流估计方法包括：获取事件相机数据和帧相机数据；通过脉冲神经网络从事件相机数据提取第一特征；通过卷积神经网络从帧相机数据提取第二特征；拼接第一特征和第二特征，以获得第三特征并且利用残差网络对第三特征进行转换，以获得转换特征；利用光流细化网络对转换特征、脉冲神经网络的除了输出层之外的至少一层提取的特征和卷积神经网络的除了输出层之外的至少一层提取的特征进行光流细化，以生成光流场。
本发明授权基于类脑脉冲的光流估计方法、装置、介质和计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种光流估计方法，其特征在于，所述光流估计方法包括：获取事件相机数据和帧相机数据，其中，事件相机数据是事件相机获取的数据，并且帧相机数据是帧相机获取的数据；通过脉冲神经网络从所述事件相机数据提取第一特征；通过卷积神经网络从所述帧相机数据提取第二特征；拼接所述第一特征和所述第二特征以获得第三特征，并且利用残差网络对第三特征进行转换，以获得转换特征；利用光流细化网络对所述转换特征、所述脉冲神经网络的除了输出层之外的至少一层提取的特征和所述卷积神经网络的除了输出层之外的至少一层提取的特征进行光流细化，以生成光流场，其中，所述残差网络引入跨层连接，所述第三特征以及所述残差网络的第i层提取的特征拼接后输入到所述残差网络的第i+1层，所述第i层提取的特征与所述残差网络的输出层提取的特征拼接后作为所述转换特征，其中，i+1小于所述残差网络的总层数，所述光流细化网络引入跨层连接，所述脉冲神经网络的所述至少一层提取的特征以及所述卷积神经网络的所述至少一层提取的特征与所述光流细化网络的非输出层的输出按照层次对应拼接。
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