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龙图腾网获悉盯盯拍(深圳)技术股份有限公司申请的专利基于图像处理的神经形态视觉目标跟踪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：CN120411188B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510909413.X，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权基于图像处理的神经形态视觉目标跟踪方法及系统是由罗勇;黄臻;喻运辉;王凯设计研发完成，并于2025-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像处理的神经形态视觉目标跟踪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于图像处理的神经形态视觉目标跟踪方法及系统，涉及神经形态计算技术领域，本发明通过融合事件相机与常规图像传感器输入，通过构建联合输入张量并引入多尺度卷积与突触事件驱动机制，实现对高速运动目标的快速响应与稳定特征提取，有效避免因目标快速移动造成的编码块误删与跟踪丢失，从而降低系统延迟。同时，结合显著性熵差评估与动态亮度增强机制，提升在低光照及复杂背景下的目标判定准确性；通过显著性权重函数与置信度计算筛除冗余噪声块，减轻冗余计算负担，保障系统轻量化特性。进一步引入基于递归神经网络的记忆轨迹张量与动态模板调整机制，实现时序一致性校验与自适应更新，增强跟踪过程的稳定性与鲁棒性。

本发明授权基于图像处理的神经形态视觉目标跟踪方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于图像处理的神经形态视觉目标跟踪方法，其特征在于，具体步骤包括： 步骤S1：获取目标区域的多模态视觉输入，包括事件流信息和帧图像数据，并进行时空对齐，以构建联合输入张量Ic； 步骤S2：对联合输入张量Ic进行神经形态特征提取，采用多尺度卷积网络提取空域特征，构建突触事件驱动机制提取时间序列变化特征，具体为： 将联合输入张量Ic输入至多尺度卷积网络中，提取多个尺度下的空间特征图，依次对应标记为F1,F2,...,Fs，并基于每个尺度下特征图中目标区域对应的激活值集合Kx,y，计算平均响应值R； 最终对所有尺度下的空间特征图附加响应值标记，形成R1,R2,...,Rs，将所有尺度下的平均响应值R依据数值大小由高到低依次进行排序，选取其中平均响应值R数值最大的尺度特征层，作为当前帧输入的主导空域特征图； 构建突触事件驱动机制，将稀疏张量Ex,y,t的时间分布编码为脉冲序列，基于脉冲序列计算神经元脉冲放电频率Fsp；最终将所述空域特征图与时间序列脉冲响应特征进行融合，生成神经形态联合特征图； 计算当前帧间运动向量Vm并结合联合输入张量Ic自适应调节感受野大小； 步骤S3：基于空域特征，提取目标区域中的局部信息熵Hl与全局背景熵Hg，并计算目标显著性熵差ΔH；并引入动态亮度增强进行局部调节； 步骤S4：基于当前帧间运动向量Vm与目标显著性熵差ΔH，计算并根据显著性权重函数w对候选编码块执行筛选操作，筛除背景噪声触发的冗余块，并计算跟踪置信度Ct对目标状态进行更新判断； 步骤S5：构建包含历史跟踪状态的记忆轨迹张量Tm，并由递归神经网络进行时序一致性校验，结合当前跟踪置信度Ct与前一时刻跟踪置信度Ct-1进行动态模板调整和神经权重微调。

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