基于脉冲神经网络的时空域特征动态目标识别方法

    公开(公告)号:CN118823484A

    公开(公告)日:2024-10-22

    申请号:CN202411097087.9

    申请日:2024-08-12

    Abstract: 本发明公开了基于脉冲神经网络的时空域特征动态目标识别方法,包括:基于卷积神经网络对特征图像进行插值处理与融合处理,使各层特征图像之间能够跨层融合;在卷积神经网络中引入空间注意力机制,增强空间维度特征,对特征图像进行多次压缩处理并与特征提取网络结合建立融合层;将特征图像转换成脉冲信息,基于脉冲神经网络获取卷积层的输出特征图像,在池化层对输出特征图像进行池化操作;基于脉冲神经网络对输出特征图像再次进行处理并拼接所有输出特征图获取融合特征图以输出权值参数,执行动态目标识别任务。本发明提供的方法能够结合卷积神经网络和脉冲神经网络的优势,实现高速时变信息特征提取和准确分类。

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