买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉同济大学申请的专利基于自适应阈值脉冲神经网络的多模态人机交互芯片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：CN120780159B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202511164223.6，技术领域涉及：G06F3/01；该发明授权基于自适应阈值脉冲神经网络的多模态人机交互芯片是由李智军;李国欣;黄庆华设计研发完成，并于2025-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应阈值脉冲神经网络的多模态人机交互芯片在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于自适应阈值脉冲神经网络的多模态人机交互芯片，包括：传感器模块用于实时采集视觉信号、压力信号及表面肌电sEMG信号三种模态的输入数据；采集模块用于对压力信号和表面肌电sEMG信号进行模数转换及预处理，生成特征张量；识别模块包含三个由卷积神经网络CNN转化的自适应阈值SNN，分别处理三种模态的特征张量，并进行跨模态特征融合，输出机器人的运动意图；自适应阈值SNN通过动态调整脉冲神经元膜电位阈值，在维持计算精度的同时降低功耗。本发明通过三种模态的输入数据，结合自适应阈值SNN算法进行特征融合，能够全面捕捉操作者的运动意图与环境交互状态，显著提高机器人运动生成的准确性与适应性，增强人机协作的自然性和可靠性。

本发明授权基于自适应阈值脉冲神经网络的多模态人机交互芯片在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应阈值脉冲神经网络的多模态人机交互芯片，其特征在于，包括： 传感器模块：用于实时采集视觉信号、压力信号及表面肌电sEMG信号三种模态的输入数据； 采集模块：用于对所述压力信号和表面肌电sEMG信号进行模数转换及预处理，生成特征张量； 识别模块：包含三个由卷积神经网络CNN转化的自适应阈值SNN，分别处理所述三种模态的特征张量，并进行跨模态特征融合，输出机器人的运动意图； 所述自适应阈值SNN通过动态调整脉冲神经元膜电位阈值，在维持计算精度的同时降低功耗； 所述识别模块的每个自适应阈值SNN通过以下步骤转化： 将CNN的激活函数替换为ReLU函数，并移除所有偏置项； 采用平均池化层替代最大池化层； 在CNN的卷积层前增加脉冲序列编码层，将输入数据转化为脉冲序列； 将训练后的CNN权值迁移至SNN，并替换人工神经元为脉冲神经元； 所述自适应阈值SNN的机制包括： 基于相邻层最大激活度确定初始阈值，并通过比例因子调整初始阈值； 在推理过程中，根据当前输入数据的突触后电位加权和最大值动态调整阈值，若超过当前阈值则更新为所述最大值，以缩短膜电位触发时间并优化发射率； 所述脉冲神经元采用泄漏积分触发LIF模型，其膜电位动态更新公式为： 其中，t和n分别表示时间步长和层数；表示特征张量和时间输入前一个时间步长的脉冲神经元内部状态耦合后产生的膜电位；是用以确定输出脉冲张量的阈值；是一个阶跃函数，当时，，否则；表示激活输出脉冲后设置的复位电位；反映了衰减因子；空间特征通过全连接FC或卷积Conv运算从原始输入中提取出来； 当膜电位超过阈值时触发脉冲并复位至预设电位，未触发时按衰减因子更新膜电位。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人同济大学，其通讯地址为：200092 上海市杨浦区四平路1239号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。