本技術(shù)涉及圖像特征提取領(lǐng)域，尤其涉及一種頻域自適應(yīng)的生物啟發(fā)式脈沖視覺特征提取方法與設(shè)備。

背景技術(shù)：

1、隨著人工智能與計算機(jī)視覺技術(shù)的不斷發(fā)展，圖像特征提取作為支撐目標(biāo)識別、分類和檢索等任務(wù)的核心環(huán)節(jié)，持續(xù)受到廣泛關(guān)注。為滿足多樣化應(yīng)用場景的需求，特征提取算法在計算效率與資源占用方面面臨更高要求，往往會在輕量化設(shè)計的同時，增加特征維度或提升特征提取數(shù)量來彌補(bǔ)特征表達(dá)能力的缺陷。

2、例如，專利申請公布號為cn119990198a的發(fā)明專利申請，公開了一種基于自適應(yīng)閾值整數(shù)激活神經(jīng)元的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法，具體包括以下步驟：輸入神經(jīng)形態(tài)數(shù)據(jù)流或者靜態(tài)圖像，經(jīng)過時間編碼生成脈沖序列，以此作為模型的輸入；在主干網(wǎng)絡(luò)中，使用基于自適應(yīng)閾值整值激活的lif神經(jīng)元的snn模塊進(jìn)行下采樣和提取多尺度特征；以及將視覺任務(wù)分為圖像識別，圖像檢測與圖像分割，分別接入不同的處理模塊進(jìn)行處理輸出。

3、又例如，專利申請公布號為cn112580737a的發(fā)明專利申請，一種基于多尺度特征融合的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征提取方法，其中，包括：對輸入的二進(jìn)制圖像用多尺度特征融合方法進(jìn)行預(yù)處理，隨后使用具有生物學(xué)依據(jù)的脈沖編碼方法-相位編碼將輸入圖像像素對應(yīng)地轉(zhuǎn)化為膜電位的震蕩余弦函數(shù)，隨后通過脈沖發(fā)放時刻與相位之間滿足的關(guān)系求得當(dāng)前像素對應(yīng)脈沖發(fā)放時刻，最終將圖像像素信息編碼為時間維度上的時間信息輸入到脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中；其中對輸入的二進(jìn)制圖像用多尺度特征融合方法進(jìn)行預(yù)處理包括：對圖像進(jìn)行高斯濾波操作，將不同大小的高斯濾波器對圖像進(jìn)行滑動濾波時，當(dāng)經(jīng)過圖像中某一區(qū)域所得到的濾波結(jié)果越高，將不同大小濾波器得到的圖像特征進(jìn)行融合操作。

4、然而，目前的輕量化設(shè)計的特征提取準(zhǔn)確性與有效性不足，難以滿足復(fù)雜場景下的性能需求，限制了其廣泛推廣與應(yīng)用。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本技術(shù)的主要目的在于提供一種頻域自適應(yīng)的生物啟發(fā)式脈沖視覺特征提取方法與設(shè)備。為了解決上述所提到的技術(shù)問題，本技術(shù)具體采用以下技術(shù)方案：

2、本技術(shù)的第一方面在于，提供一種頻域自適應(yīng)的生物啟發(fā)式脈沖視覺特征提取方法，所述方法包括：

3、s101，獲取待識別圖像；

4、s102，將所述待識別圖像輸入預(yù)設(shè)細(xì)胞通道進(jìn)行特征編碼，得到所述待識別圖像的全量脈沖序列，所述全量脈沖序列包括關(guān)聯(lián)有時間戳的若干個脈沖事件；

5、s103，根據(jù)所述全量脈沖序列中的脈沖事件，分別確定多個頻段通道的脈沖閾值；其中，不同的頻段通道所響應(yīng)的頻率范圍不同；

6、s104，將所述全量脈沖序列分別輸入多個所述頻段通道，基于每個所述頻段通道的脈沖閾值，對所述全量脈沖序列中對應(yīng)頻率范圍的脈沖事件進(jìn)行篩選，提取有效脈沖序列；

7、s105，拼接多個所述有效脈沖序列，得到所述待識別圖像的目標(biāo)脈沖序列。

8、在一些實施例中，所述預(yù)設(shè)細(xì)胞通道包括第一細(xì)胞通道、第二細(xì)胞通道，所述s102包括：基于所述第一細(xì)胞通道，提取所述待識別圖像中的顏色數(shù)據(jù)；基于所述第二細(xì)胞通道，提取所述待識別圖像中的光強(qiáng)數(shù)據(jù)；將所述顏色數(shù)據(jù)和所述光強(qiáng)數(shù)據(jù)合并，得到所述待識別圖像的中間視覺數(shù)據(jù)。

9、在一些實施例中，所述預(yù)設(shè)細(xì)胞通道包括第三細(xì)胞通道、第四細(xì)胞通道，所述s102包括：基于所述第三細(xì)胞通道，對亮度大于第一亮度閾值的中間視覺數(shù)據(jù)進(jìn)行特征編碼，得到一類脈沖序列；基于所述第四細(xì)胞通道，對亮度小于等于第二亮度閾值的中間視覺數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼，得到二類脈沖序列；其中，所述第一亮度閾值大于等于所述第二亮度閾值；將所述一類脈沖序列和所述二類脈沖序列進(jìn)行拼接，得到所述全量脈沖序列。

10、在一些實施例中，所述方法還包括：根據(jù)不同的頻段通道所響應(yīng)的頻率范圍，確定所述頻段通道所使用的卷積核的尺寸；其中，所述頻率范圍的頻率取值越高，所述卷積核的尺寸越?。换谒鲱l段通道對應(yīng)的卷積核，對所述全量脈沖序列進(jìn)行特征提取。

11、在一些實施例中，所述s104還包括：基于所述頻段通道所響應(yīng)的頻率范圍，接收所述全量脈沖序列中的候選脈沖事件，其中，所述候選脈沖事件對應(yīng)的脈沖頻率處于所述頻段通道所響應(yīng)的頻率范圍；當(dāng)接收到的所述候選脈沖事件的頻率大于等于所述脈沖閾值時，發(fā)出脈沖信號；基于若干個所述脈沖信號，生成所述頻段通道的有效脈沖序列。

12、在一些實施例中，所述方法還包括：在每次發(fā)出脈沖信號之后，預(yù)設(shè)時長內(nèi)不再發(fā)送脈沖信號。

13、在一些實施例中，所述s103還包括：獲取預(yù)設(shè)處理時長或預(yù)設(shè)圖像區(qū)域內(nèi)的先驗脈沖序列，確定所述先驗脈沖序列中每個所述頻段通道的若干個先驗取值；根據(jù)若干個所述先驗取值計算所述頻段通道的特征頻率統(tǒng)計量；根據(jù)所述特征頻率統(tǒng)計量確定各個所述頻段通道的脈沖閾值，其中，所述脈沖閾值小于等于所述特征頻率統(tǒng)計量。

14、在一些實施例中，所述頻段通道包括第一通道、第二通道、第三通道，所述s104還包括：基于所述第一通道、所述第二通道、所述第三通道并行提取對應(yīng)的有效脈沖序列。

15、本技術(shù)的第二方面在于，提供一種計算機(jī)設(shè)備，所述設(shè)備包括：

16、存儲器，用于存儲計算機(jī)程序；

17、處理器，用于執(zhí)行所述計算機(jī)程序并在執(zhí)行所述計算機(jī)程序時實現(xiàn)如本技術(shù)任一實施例提供的頻域自適應(yīng)的生物啟發(fā)式脈沖視覺特征提取方法的步驟。

18、本技術(shù)的第三方面在于，還對應(yīng)地提供了一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，所述計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)存儲有計算機(jī)程序，所述計算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時使所述處理器如本技術(shù)任一實施例提供的頻域自適應(yīng)的生物啟發(fā)式脈沖視覺特征提取方法的步驟。

19、有益效果：

20、本技術(shù)實施例提供一種頻域自適應(yīng)的生物啟發(fā)式脈沖視覺特征提取方法與設(shè)備，具體提供一種多頻段、精準(zhǔn)化的快速特征提取機(jī)制，多個頻段通道基于動態(tài)脈沖閾值獨(dú)立提取各頻段下的有效脈沖序列，有效脈沖序列中選擇性保留關(guān)鍵信息，實現(xiàn)冗余信息的充分過濾，進(jìn)而有效壓縮數(shù)據(jù)量，實現(xiàn)高性能與輕量化的平衡。同時，多通道間的有效脈沖序列協(xié)同互補(bǔ)，增強(qiáng)整體信息的完整性與準(zhǔn)確性，避免單個通道可能因簡化而丟失關(guān)鍵信息，進(jìn)一步提升特征提取的魯棒性與可靠性。

21、具體地，劃分多頻段通道且每個頻段通道獨(dú)立設(shè)置脈沖閾值，脈沖閾值進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整，以提升各通道對有效脈沖事件的識別靈敏度，使各頻段通道能夠更加精準(zhǔn)、高效地響應(yīng)其對應(yīng)頻段內(nèi)的關(guān)鍵脈沖信息，具備全面提取對應(yīng)頻段內(nèi)有效脈沖事件的能力，避免單一或固化脈沖閾值提取導(dǎo)致的關(guān)鍵特征遺漏或冗余干擾。

22、并且，在提取過程中進(jìn)一步結(jié)合閾值觸發(fā)、強(qiáng)制休眠的脈沖機(jī)制，在保證有效脈沖事件準(zhǔn)確識別的同時，抑制部分重復(fù)性、冗余性的脈沖響應(yīng)，從而實現(xiàn)對有效脈沖事件的選擇性過濾，進(jìn)一步壓縮輸出數(shù)據(jù)量，提升整體處理效率。而對于單個通道可能丟失部分細(xì)節(jié)信息，可以通過多通道之間的協(xié)同互補(bǔ)完善，提升特征提取的完整性和準(zhǔn)確性。

23、進(jìn)一步地，脈沖閾值基于先驗脈沖序列調(diào)整，能夠適應(yīng)不同的應(yīng)用場景，尤其是對于快速移動或瞬時出現(xiàn)的目標(biāo)（如飛行器），該類目標(biāo)僅存在“驚鴻一瞥”的極短曝光時間內(nèi)，通過脈沖閾值的自適應(yīng)調(diào)整，能夠高效、精準(zhǔn)地捕捉并提取其核心視覺特征，提升了動態(tài)視覺信息的實時響應(yīng)與識別能力。

24、此外，多個頻段通道可并行運(yùn)行，充分利用硬件資源提高處理速度，縮短整體處理時間，再結(jié)合不同頻段通道的差異化卷積核尺寸，提高特征提取的精準(zhǔn)度。