西安电子科技大学项水英获国家专利权
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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于深度脉冲神经网络的单目标短程跟踪方法及装置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：CN115375729B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202210808419.4，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权基于深度脉冲神经网络的单目标短程跟踪方法及装置是由项水英;蒋树庆;刘晓松;郭星星;张雅慧;郝跃设计研发完成，并于2022-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度脉冲神经网络的单目标短程跟踪方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供的一种基于深度脉冲神经网络的单目标短程跟踪方法及装置，通过从监控设备获取监控图像集；对监控图像集进行预处理，并将预处理后的监控图像集输入至初始化后的深度脉冲神经网络中，然而脉冲神经元函数是不可微的，无法直接对脉冲神经网络进行训练，因此在反向传播时引入可求导的softsign函数来代替脉冲神经元函数，对深度脉冲神经网络进行训练，利用训练好的深度脉冲神经网络进行目标跟踪。相比于现有技术，可以实现与原卷积神经网络相近的追踪效果，同时让网络呈现出事件驱动的计算方式，具有计算效率高，功耗低的优点，也为后续模型移植到人工智能芯片或者神经形态硬件等边缘设备提供了可行性。
本发明授权基于深度脉冲神经网络的单目标短程跟踪方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度脉冲神经网络的单目标短程跟踪方法，其特征在于，包括： 从监控设备获取监控图像集； 其中，所述监控图像集中包含多张标注目标位置的监控图像； 初始化已构建的深度脉冲神经网络； 对监控图像集进行预处理，并将预处理后的监控图像集输入至初始化后的深度脉冲神经网络中，引入可求导的softsign函数来代替阶跃函数，并在每个迭代次调整深度脉冲神经网络的参数，以对所述深度脉冲神经网络按照参数梯度值下降的方向进行反向传播训练，并更新参数值直至达到训练截止条件，得到训练好的深度脉冲神经网络； 利用训练好的深度脉冲神经网络，对从监控设备获取的当前监控图像进行目标跟踪；替代softsign函数为 其中，x为自变量，α为控制反向传播时梯度的平滑程度的参数。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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