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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利基于脉冲神经网络的图像分析方法及相关装置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：CN120747637B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202511151078.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于脉冲神经网络的图像分析方法及相关装置是由李岩山;赵宸锐;蔡振梁;莫辛华设计研发完成，并于2025-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于脉冲神经网络的图像分析方法及相关装置在说明书摘要公布了：本发明实施例涉及人工智能技术领域，公开了一种基于脉冲神经网络的图像分析方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，该方法包括：获取待分析图像；将待分析图像输入基于带有抑制神经元的脉冲神经网络；该神经网络包括基于卷积的SNN模块、基于Transformer的SNN模块、抑制脉冲自反馈模块及推理模块；抑制脉冲自反馈模块包括至少一个抑制神经元，用于动态发放抑制性脉冲调节周围兴奋神经元的膜电位状态；脉冲神经网络的神经元之间通过整数脉冲进行信号传递；神经元包括基于卷积的SNN模块及基于Transformer的SNN模块中的兴奋神经元和抑制神经元；输出分析结果。通过上述方式，本发明实施例实现了提高模型预测精度、显著减少计算资源。

本发明授权基于脉冲神经网络的图像分析方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种基于脉冲神经网络的图像分析方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待分析图像； 将所述待分析图像输入基于带有抑制神经元的脉冲神经网络；其中，所述基于带有抑制神经元的脉冲神经网络包括基于卷积的SNN模块、基于Transformer的SNN模块、抑制脉冲自反馈模块及推理模块；所述抑制脉冲自反馈模块包括至少一个抑制神经元，用于动态发放抑制性脉冲调节周围兴奋神经元的膜电位状态；所述脉冲神经网络的神经元之间通过整数脉冲进行信号传递；所述神经元包括基于卷积的SNN模块及基于Transformer的SNN模块中的兴奋神经元和所述抑制神经元；所述抑制脉冲自反馈模块中的各个所述抑制神经元设置于所述基于卷积的SNN模块及所述基于Transformer的SNN模块中各相邻的兴奋神经元之间；所述推理模块基于博弈论的早退机制；所述推理模块包括多个节点；每个节点包括一个判别头及一个退出点； 所述将所述待分析图像输入基于带有抑制神经元的脉冲神经网络，包括：所述待分析图像对应的输入脉冲信号输入所述基于卷积的SNN模块进行局部特征提取后，再输入所述基于Transformer的SNN模块后，输出全局关联的时空特征脉冲序列；在信号传递过程中，所述抑制脉冲自反馈模块中的抑制神经元分别对所述基于卷积的SNN模块及所述基于Transformer的SNN模块的各个兴奋神经元输出的整数脉冲进行抑制；所述推理模块接收所述基于Transformer的SNN模块输出的全局关联的时空特征脉冲序列，进行推理后，得到所述待分析图像的分析结果； 所述在信号传递过程中，所述抑制脉冲自反馈模块中的抑制神经元分别对所述基于卷积的SNN模块及所述基于Transformer的SNN模块的各个兴奋神经元输出的整数脉冲进行抑制，包括：目标兴奋神经元在当前时刻接收到所述待分析图像对应的输入脉冲信号后，生成所述整数脉冲；所述目标兴奋神经元为多个兴奋神经元中的任一个；相邻兴奋神经元在下一时刻的膜电位根据所述相邻兴奋神经元在当前时刻的膜电位、所述目标兴奋神经元在当前时刻的输出的所述整数脉冲及目标抑制神经元的抑制信号进行更新；所述相邻兴奋神经元为与所述目标兴奋神经元相邻的兴奋神经元；所述目标抑制神经元为所述目标兴奋神经元与所述相邻兴奋神经元之间的抑制神经元； 所述推理模块接收所述基于Transformer的SNN模块输出的全局关联的时空特征脉冲序列，进行推理后，得到所述待分析图像的分析结果，包括：当所述时空特征脉冲序列传递至当前节点时，计算所述当前节点对应的当前效用；所述当前节点为所述多个节点中的任一节点；所述当前效用基于当前退出点的第一检测精度、第一节省成本以及图像样本的第一信息熵计算得到；确定所述当前效用与下一退出点的期望效用的大小；所述期望效用为基于下一退出点的第二检测精度、第二节省成本以及图像样本的第二信息熵计算得到；当所述当前效用大于所述期望效用时，在所述当前退出点退出，得到所述待分析图像的分析结果；当所述当前小于等于所述期望效用时，继续向下一退出点传递；将所述下一退出点作为所述当前退出点，继续执行确定所述当前效用与下一退出点的期望效用的大小的过程，直至所述当前效用大于所述期望效用或到达最后一个节点时退出，得到所述待分析图像的分析结果；输出所述待分析图像的分析结果。

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