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龙图腾网恭喜盯盯拍(深圳)技术股份有限公司申请的专利动态场景快速识别的神经形态视觉计算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：CN119992437B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202510460755.8，技术领域涉及：G06V20/50；该发明授权动态场景快速识别的神经形态视觉计算方法及系统是由罗勇;黄臻;喻运辉;王凯设计研发完成，并于2025-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本动态场景快速识别的神经形态视觉计算方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉技术领域，揭露了动态场景快速识别的神经形态视觉计算方法及系统，包括：获取动态场景的量子动态图像，并识别量子偏振特性，以对量子动态图像进行干扰特征分离，得到干净信息序列；对干净信息序列进行光磁转换，得到脉冲特征图，识述脉冲特征图的量子关联特征，对脉冲特征图进行量子特征融合，得到融合特征张量；对融合特征张量进行拓扑映射，得到映射特征，计算动态场景的场景关注权重，对量子动态图像进行区域分离，得到目标分析区域；采集目标分析区域的量子时空脉冲序列，进行多层级分解，得到分解脉冲序列，构建动态场景的全面关联图谱，对动态场景进行目标识别。本发明可以实现对高复杂性动态场景进行灵活识别。

本发明授权动态场景快速识别的神经形态视觉计算方法及系统在权利要求书中公布了：1.动态场景快速识别的神经形态视觉计算方法，其特征在于，所述方法包括： 在待快速识别的动态场景中部署视觉相机阵列，以获取所述动态场景的量子动态图像，识别所述量子动态图像的量子偏振特性，基于所述量子偏振特性，对所述量子动态图像进行干扰特征分离，得到干净信息序列； 构建所述干净信息序列的光信号编码矩阵，利用所述光信号编码矩阵，对所述干净信息序列进行光磁转换，得到脉冲特征图，识别所述脉冲特征图的量子关联特征，基于所述量子关联特征，对所述脉冲特征图进行量子特征融合，得到融合特征张量； 对所述融合特征张量进行拓扑映射，得到映射特征，利用所述映射特征，计算所述动态场景的场景关注权重，基于所述场景关注权重，对所述量子动态图像进行区域分离，得到目标分析区域； 采集所述目标分析区域的量子时空脉冲序列，对所述量子时空脉冲序列进行多层级分解，得到分解脉冲序列，利用所述分解脉冲序列构建所述动态场景的全面关联图谱，对所述全面关联图谱进行强化学习，得到优化关联图谱，利用所述优化关联图谱对所述动态场景进行目标识别。

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