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申请/专利权人：华为技术有限公司
申请日：2019-08-30
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN112446387B
主分类号：G06V10/44
分类号：G06V10/44;G06V10/62;G06V10/77;G06N3/045;G06N3/049;G06N3/088
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.28#授权;2021.07.30#实质审查的生效;2021.03.05#公开
摘要：本申请提供了一种对象识别的方法，属于图像处理技术领域。该方法包括：在AER数据中识别对象时，可以获取待识别对象的AER数据，AER数据包括待识别对象的多个AER事件，每个AER事件包括产生AER事件的时间戳和地址信息，提取AER数据的多个特征图，其中，每个特征图包含待识别对象的部分空间信息和部分时间信息，部分空间信息和部分时间信息是根据每个AER事件的时间戳和地址信息获得的，根据AER数据的多个特征图，对待识别对象进行识别。采用本申请，可以提高对象识别结果的准确率。
主权项：1.一种对象识别的方法，其特征在于，所述方法包括：获取待识别对象的地址事件表示AER数据，所述AER数据包括所述待识别对象的多个AER事件，每个AER事件包括产生所述AER事件的时间戳和地址信息；提取所述AER数据的多个特征图，其中，每个特征图包含所述待识别对象的部分空间信息和部分时间信息，所述部分空间信息和部分时间信息是根据所述每个AER事件的时间戳和地址信息获得的；采用目标编码函数对所述AER数据的多个特征图进行时间编码，使得所述多个特征图中的特征值被编码为脉冲的触发时刻，每个脉冲携带有所述待识别对象的部分时间信息和部分空间信息，所述目标编码函数为反向的线性函数或者反向的对数函数；将相同设定方向上的不同滤波器对应的特征图中具有相同位置的特征值对应的触发时刻，组成一个脉冲序列，得到多个脉冲序列；采用脉冲神经网络对所述多个脉冲序列进行处理，以对所述待识别对象进行识别。
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