[发明专利]一种无人机用神经网络视觉识别方法

权利要求书

1.一种无人机用神经网络视觉识别方法，其特征在于：包括下列人工神经元核团：类视网膜、分离器、对比器、同步器、单向广播体、面特征记忆体、全向广播体、面物记忆体，包括如下步骤：

S1、物像光信号向电信号进行转换，光线由类视网膜感知并进入，每一个人工感光神经元会形成一个像素，三种人工感光神经元，会形成红绿蓝三个同样规格物像，分三次依次传入分离器；

S2、物像电信号进行细节特征分离，分离器接收来自类视网膜的像素信号，使用不同闸值的人工神经元对像素信号进行灰度分离，使用不同分布的人工神经元对像素信号进行大小变换，形成了多个物像，依次传入对比器， 形成周期性电脉冲；

S3、对物像细节特征进行对比识别，对比器接收来自分离器的像素信号， 并使像素信号在对比层之间依次传送，当检测到像素信号与对比层中像素信号基本一致后，本对比层会向同步层触发电信号；

S4、对物像细节特征进行打包，同步器接收来自对比器的一个或多个电信号，后保持住，直到检测到对比器空白对比层有信号输入时，统一向单向广播体触发；

S5、 对物像进行综合记忆，面特征记忆体会对单向广播体发来的信号进行记录并通过全向广播体向面物记忆体进行触发，面物记忆体在进行记录。

2.根据权利要求 1 所述的一种无人机用神经网络视觉识别方法，其特征在于：所述类视网膜、分离器、对比器、同步器、单向广播体、面特征记忆体、全向广播体、面物记忆体之间为类细胞分化和分裂形式顺序结构连接。

3.根据权利要求 1 所述的一种无人机用神经网络视觉识别方法，其特征在于：所述对比器、面特征记忆体和面物记忆体内部存储的信息可以通过模拟生物神经元激素作用进行清除。

4.根据权利要求 1 所述的一种无人机用神经网络视觉识别方法，其特征

在于：所述类视网膜是呈面状均匀分布，类似视网膜，为三种人工感光神经元组成。

5.根据权利要求 1 所述的一种无人机用神经网络视觉识别方法，其特征在于：所述分离器由不同闸值的和不同的结构分布的的人工神经元构成。

6.根据权利要求 1 所述的一种无人机用神经网络视觉识别方法，其特征在于，所述对比器由同种闸值的人工神经元构成。

7.根据权利要求 1 所述的一种无人机用神经网络视觉识别方法，其特征在于，所述同步器是一种人工神经元核团。

8.根据权利要求 1 所述的一种无人机用神经网络视觉识别方法，其特征在于，所述单向广播体是一种人工神经元核团。

9.根据权利要求 1 所述的一种无人机用神经网络视觉识别方法，其特征在于，所述面特征记忆体和面物记忆体是一种人工神经元核团。