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龙图腾网恭喜南京大学申请的专利一种基于脉冲神经网络的双目事件深度估计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：CN114926517B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202210548361.4，技术领域涉及：G06T7/50；该发明授权一种基于脉冲神经网络的双目事件深度估计方法是由岳涛;王紫璇;胡雪梅设计研发完成，并于2022-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于脉冲神经网络的双目事件深度估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于脉冲神经网络的双目事件深度估计方法。其步骤为：1选取双目事件深度数据集；2构建基于UNet的脉冲神经网络，包括编码器、瓶颈模块、解码器、特征监督模块与边缘正则模块；3将双目事件输入神经网络，提取多尺度编码脉冲与编码特征、多阶段解码脉冲与边缘预测脉冲，将多阶段解码脉冲依次输入无穷阈值非脉冲神经元，非脉冲神经元的电位值与边缘预测神经元的电位值相加得到深度图；4构建神经网络的损失函数，包括深度图回归损失、特征绝对值损失和边缘二元交叉熵损失，根据损失函数训练神经网络；5将测试集双目事件输入训练好的神经网络，得到深度图。本发明可解决深度SNN的性能退化问题。

本发明授权一种基于脉冲神经网络的双目事件深度估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于脉冲神经网络的双目事件深度估计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，选取双目事件深度数据集，分为训练集与测试集；所述数据集中包括双目事件、APS图像和深度图；步骤2，构建基于UNet的脉冲神经网络，包括编码器、瓶颈模块、解码器、特征监督模块与边缘正则模块；所述编码器、瓶颈模块、解码器和边缘正则模块依次相连，所述特征监督模块与所述编码器相连；所述编码器使用步长为2的卷积进行下采样；所述瓶颈模块采用通用残差结构；所述解码器使用最近邻2D上采样和步长为1的卷积，将经过编码器和瓶颈模块的编码脉冲上采样至深度图的尺寸；所述特征监督模块包含步长为1的卷积和ReLU操作，学习所述编码器输出的多尺度编码脉冲的浮点数特征；所述边缘正则模块上采样解码器的多阶段解码脉冲，预测二值边缘图；步骤3，将双目事件输入所述脉冲神经网络，双目事件经过所述编码器输出多尺度编码脉冲，然后将所述编码脉冲输入所述特征监督模块得到脉冲特征；所述编码脉冲经过所述瓶颈模块和解码器得到多阶段解码脉冲，将所述多阶段解码脉冲输入所述边缘正则模块得到多阶段边缘预测脉冲，然后分别将所述多阶段解码脉冲输入无穷阈值非脉冲神经元和将所述多阶段边缘预测脉冲输入脉冲神经元，再将两种神经元的电位值相加，得到深度图；步骤4，构建所述脉冲神经网络的损失函数，包括深度图回归损失、特征绝对值损失和边缘二元交叉熵损失，根据损失函数训练所述脉冲神经网络；步骤5，将测试集的双目事件输入训练好的所述脉冲神经网络，经过所述编码器、瓶颈模块、解码器和边缘正则模块，得到深度图。

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