[发明专利]一种基于混合神经网络的事件场合成孔径成像算法在审
| 申请号： | 202110244649.8 | 申请日： | 2021-03-05 |
| 公开（公告）号： | CN112987026A | 公开（公告）日： | 2021-06-18 |
| 发明（设计）人： | 余磊;张翔;廖伟;杨文;夏桂松 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G01S17/90 | 分类号： | G01S17/90;G06T7/73;G06T5/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 鲁力 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于混合神经网络的事件场合成孔径成像算法，包括事件数据集的构建、事件流的重对焦方法、混合神经网络的构建与训练和视觉图像的重建。其中，通过事件相机的移动从多视角捕获场景的亮度信息后，即可将收集到的事件流进行重对焦，使得目标产生的有效事件点在时空平面上成功对齐，而遮挡物产生的噪声事件点仍处于离焦状态。随后通过构建和训练脉冲神经网络与卷积神经网络组成的混合神经网络(SNN‑CNN)模型，可从重对焦后的事件场中恢复出高质量的无遮挡目标图像。本发明综合利用了事件相机的低延时、高动态范围优势与混合神经网络的时空数据处理能力，实现了密集遮挡以及极端光照环境下的目标重建，并具有较好的视觉效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 混合 神经网络 事件 合成 孔径 成像 算法 | ||
【主权项】：
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