杭州电子科技大学王俊帆获国家专利权
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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于类脑双通路特征融合的道路目标检测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：CN120126102B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510600571.7，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种基于类脑双通路特征融合的道路目标检测方法是由王俊帆;吕旭东;董哲康;王耀农;林贤德;高明裕;何志伟;黄继业设计研发完成，并于2025-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于类脑双通路特征融合的道路目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于类脑双通路特征融合的道路目标检测方法，属于图像识别技术领域。该方法提出基于人脑视觉系统目标识别与空间定位双通路机制，将交通场景视频流转化为脉冲密度图，输入仿生双通路网络中，分别从目标识别通路和空间定位通路进行特征提取，然后通过动态融合模块进行自适应的动态特征融合，通过严格映射人脑视觉通路，增强技术方案的理论可靠性，同时引入脉冲卷积，保证较高的实时性和计算效率，平衡交通目标检测的精度、速度和功耗，适用于车载交通目标检测任务，满足自动驾驶系统对目标检测的需求。实验证明，本方法对小目标检测的mAP提升15.8%，能耗降低40%。
本发明授权一种基于类脑双通路特征融合的道路目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于类脑双通路特征融合的道路目标检测方法，其特征在于：模拟视网膜的信息处理过程，将交通场景视频流由连续帧数据转换为脉冲数据，生成脉冲密度图； 模拟人脑颞叶对物体细节的识别功能以及顶叶区域的空间感知功能，构建仿生双通路网络，分别从目标识别通路和空间定位通路对脉冲密度图进行特征提取，然后基于预测的目标边界框面积A，自适应分配目标识别通路和空间定位通路的权重Wwhat、Wwhere，实现自适应的动态特征融合： ； ； 其中，Ssmall、Slarge分别表示设定的小目标面积阈值和大目标面积阈值； 使用脉冲-ANN混合解码器对融合的特征图进行脉冲密度解码，得到类别概率置信度： ； 其中，表示第i类目标的置信度；表示神经元最大脉冲频率；表示第i类输出神经元的脉冲计数；T表示脉冲神经网络转换时的时间步长； 基于类别概率置信度计算结果，输出道路目标检测结果。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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