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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于卷积脉冲神经网络的预注意力提取方法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：CN114492650B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202210111325.1，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于卷积脉冲神经网络的预注意力提取方法是由徐小良;徐宇奇设计研发完成，并于2022-01-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于卷积脉冲神经网络的预注意力提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于卷积脉冲神经网络的预注意力提取方法，对脉冲原始数据极性合并后进行时间维度上的过滤，然后计算所有样本在不同像素位置的累计脉冲激活数量，得到能表示不同位置脉冲出现频率的预注意力样本；在原始脉冲数据通过卷积脉冲神经网络正常前馈的同时，并使预注意力样本共同卷积前馈，在各层通过特定函数转换为预注意力大小分别对各个神经元的膜电位进行调节，以指导各层的神经元的脉冲发放。本发明的方法使得卷积脉冲神经网络结合预注意力进行运算，从而令网络能够更加关注较重要的脉冲事件，并减少对不重要脉冲时间的关注和忽略噪声脉冲，提高网络的整体性能。

本发明授权一种基于卷积脉冲神经网络的预注意力提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积脉冲神经网络的预注意力提取方法，其特征在于，包括步骤： S1、获取若干像素尺寸相同的原始脉冲样本，所述原始脉冲样本由事件相机拍摄，将图像变化记录为各个像素位置上出现的脉冲； S2、设定一个大于1的预注意力阈值，统计每个所述原始脉冲样本在各个像素位置上出现的脉冲数量，将每个所述原始脉冲样本中脉冲数量大于所述预注意力阈值的像素位置重置为出现一次脉冲，将脉冲数量小于所述预注意力阈值的像素位置重置为静默状态； S3、对各个像素位置进行全部所述原始脉冲样本重置后，将各个像素位置的脉冲数量累加，得到预注意力样本，所述预注意力样本在各个像素位置的值表示该像素位置上脉冲出现的频率，频率越高则该像素位置越不重要； S4、将所述原始脉冲样本通过卷积脉冲神经网络前馈，所述卷积脉冲神经网络为正常前馈的卷积脉冲神经网络；并将所述预注意力样本通过卷积神经网络前馈，所述卷积神经网络的卷积核尺寸与所述卷积脉冲神经网络相同，使所述卷积脉冲神经网络和所述卷积神经网络中对应位置神经元的感受野范围相同，所述卷积神经网络的卷积核权重为1，并使用规范化转换替换卷积后的激活函数； 将所述预注意力样本在所述卷积神经网络每一层卷积的输出规范化转换为所述卷积脉冲神经网络在每一层的输出中各个像素点的预注意力；基于所述每一层的输出中各个像素点的预注意力对所述原始脉冲样本在相应位置的神经元膜电位进行增强或减弱。

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