中国科学院自动化研究所王庆宇获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利基于脉冲Transformer网络的视觉信息识别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：CN119339282B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411213211.3，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于脉冲Transformer网络的视觉信息识别方法是由王庆宇;刘成浩;蔡新元;张铁林;徐波设计研发完成，并于2024-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于脉冲Transformer网络的视觉信息识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于脉冲Transformer网络的视觉信息识别方法，方法包括：获取待识别视觉信息的脉冲序列；基于脉冲Transformer网络，构建视觉信息识别模型；其中，采用傅里叶基函数或小波基函数中的一种或多种基函数，构建先验知识嵌入层；采用先验知识嵌入层替换所述脉冲Transformer网络中的注意力模块；将所述脉冲序列输入所述视觉信息识别模型中，得到所述待识别视觉信息的识别结果。本发明通过采用上述方法，解决相关技术中由于脉冲神经网络对于实数值的离散脉冲编码方式，导致使用脉冲Transformer网络的进行视觉信息识别时的准确率较低的问题。
本发明授权基于脉冲Transformer网络的视觉信息识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于脉冲Transformer网络的视觉信息识别方法，其特征在于，包括： 获取待识别视觉信息的脉冲序列； 基于脉冲Transformer网络，构建视觉信息识别模型；其中，采用傅里叶基函数中的一种或多种基函数，构建先验知识嵌入层；采用先验知识嵌入层替换所述脉冲Transformer网络中的注意力模块；所述采用傅里叶基函数中的一种或多种基函数，构建先验知识嵌入层，包括：采用傅里叶基函数中的不同频率的正弦函数和余弦函数，构建先验知识嵌入矩阵，以得到所述先验知识嵌入层；或采用傅里叶基函数中的不同频率的余弦函数，构建先验知识嵌入矩阵，以得到所述先验知识嵌入层； 将所述脉冲序列输入所述视觉信息识别模型中，得到所述待识别视觉信息的识别结果。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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