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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于事件数据和脉冲神经网络的目标跟踪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：CN116822592B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202310725451.0，技术领域涉及：G06N3/049；该发明授权一种基于事件数据和脉冲神经网络的目标跟踪方法是由马德;周烨;李一涛;胡有能设计研发完成，并于2023-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于事件数据和脉冲神经网络的目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于事件数据和脉冲神经网络的目标跟踪方法，包括以下步骤：获取事件数据，并对事件数据进行事件帧的时间维度压缩处理，得到样本数据；将SiamFC网络进行结构调整转为脉冲神经网络，利用样本数据对SiamFC网络进行预训练后，将得到的权重和偏置迁移到脉冲神经网络来优化脉冲神经网络；获取实时事件数据并进行时间步长的调整处理得到搜索数据，利用优化的脉冲神经网络对搜索数据和模板数据进行推理和综合相似度估计，以得到实时目标跟踪结果。该目标跟踪方法通过与训练的SiamFC优化脉冲神网络，并基于FPGA加速脉冲神经网络，在低功耗下提高脉冲神经网络的目标跟踪的实时性和精度。

本发明授权一种基于事件数据和脉冲神经网络的目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于事件数据和脉冲神经网络的目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取事件数据，并对事件数据进行事件帧的时间维度压缩处理，得到样本数据； 将SiamFC网络进行结构调整以转为脉冲神经网络，包括：通过绝对值函数将SiamFC网络中每个卷积层的输出置为正；将SiamFC网络中每个卷积层中卷积操作的偏置置为0；将SiamFC网络中最大池化操作改变成在每个时间步评估神经元的发放率，即计算随着时间累积的绝对脉冲发放率，基于绝对脉冲发放率让一个池化窗口中具有最大脉冲发放率的神经元的脉冲通过，其中，绝对脉冲发放率通过以下方式计算： fst＝fst-1+xstT-t 其中，fst表示时刻t神经元s的发放率，xst表示时刻t神经元s是否发放了脉冲，xst＝1表示发放，xst＝0表示未发放，如果神经元发放了脉冲，则神经元的发放率会被更新，否则就不更新，T表示一次推理所需的时间窗口长度； 利用样本数据对SiamFC网络进行预训练后，将得到的权重和偏置迁移到脉冲神经网络来优化脉冲神经网络，包括：在每层的通道维度上，采用最大激活值对权重和偏置进行归一化，通过归一化后权重和偏置实现到脉冲神经网络的迁移以优化脉冲神经网络； 获取实时事件数据并进行时间步长的调整处理得到搜索数据，利用优化的脉冲神经网络对搜索数据和模板数据进行推理和综合相似度估计，以得到实时目标跟踪结果。

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