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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利基于自注意力的时间通道联合注意力的事件流分类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：CN116385797B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202310422806.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于自注意力的时间通道联合注意力的事件流分类方法是由宋勇;武喜艳;栗心怡;周雅;廖一钊;黄昳设计研发完成，并于2023-04-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自注意力的时间通道联合注意力的事件流分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开的基于自注意力的时间通道联合注意力的事件流分类方法，属于计算机视觉识别技术领域。本发明实现方法为：对神经形态数据集预处理，将事件流表示的数据转换为基于帧的表示形式；基于自注意力的时间通道联合注意力模块采用压缩和激励结构；在压缩阶段分别采用平均池化和最大池化聚合空间信息并将其叠加合并，得到时间‑通道特征；在激励阶段采用自注意力对该时间‑通道特征进行全局建模，获取通道信息在时间维度的全局依赖性；通过训练自注意力的时间通道联合注意力的脉冲神经网络，捕获时间和通道维度的全局上下文信息；通过训练好的脉冲神经网络实现事件流分类，提高对事件流分类精度。本发明能够提高视觉识别精度和效率。

本发明授权基于自注意力的时间通道联合注意力的事件流分类方法在权利要求书中公布了：1.基于自注意力的时间通道联合注意力的事件流分类方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤一：对神经形态数据集进行预处理，将事件流表示的数据转换为基于帧的表示形式； 步骤二：基于自注意力的时间通道联合注意力模块采用压缩和激励结构，构建基于自注意力的时间通道联合注意力的脉冲神经网络；在压缩阶段分别采用平均池化和最大池化聚合空间信息并将其叠加合并，得到时间-通道特征；在激励阶段采用自注意力对该时间-通道特征进行全局建模，获取通道信息在时间维度的全局依赖性； 步骤二实现方法为， 记自注意力的时间通道联合注意力STCA模块的输入为其中，T为时间步，C为通道数，H、W分别为行和列；在压缩阶段分别采用平均池化操作和最大池化操作聚合空间信息，生成两个不同的时间-通道特征，即平均池化特征和最大池化特征，将其叠加合并得： R＝AvgPoolX+MaxPoolX,1 其中，AvgPool·表示平均池化，MaxPool·表示最大池化，表示时间-通道特征； 在激励阶段，采用自注意力机制来获取时间-通道特征R的通道信息在时间维度的全局依赖性；其中，自注意力中的查询矩阵Q、键矩阵K、值矩阵V的计算如下： Q＝RWQ，K＝RWK，V＝RWV.2 其中，和分别是查询矩阵Q、键矩阵K、值矩阵V的权值矩阵，C为通道数，自注意力的输出计算如下： A＝softmaxQKTV.3 自注意力的时间通道联合注意力STCA模块的输出表示为： XSTCA＝f⊙X,4 其中，是STCA的权重向量，σ是sigmoid函数，⊙表示元素相乘， 表示经过STCA模块提取后的特征；STCA模块是即插即用的，能够插在基于卷积的脉冲神经网络中卷积操作之后，神经元汇聚时空信息之前，构成基于自注意力的时间通道联合注意力的脉冲神经网络； 步骤三：将步骤一预处理后的数据集作为输入，采用时空反向传播Spatio-TemporalBackpropagation,STBP算法对步骤二构建的脉冲神经网络训练和测试；通过训练基于自注意力的时间通道联合注意力的脉冲神经网络，捕获时间和通道维度的全局上下文信息；通过训练好的脉冲神经网络实现基于自注意力的时间通道联合注意力的事件流分类，提高事件流分类精度。

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