[发明专利]基于动态视觉传感器的显著性图生成系统、方法和装置

权利要求书

1.一种基于动态视觉传感器的显著性图生成系统，其特征在于，所述系统包括：事件数据获取模块和事件数据处理模块；

所述事件数据获取模块，用于通过动态视觉传感器获取事件数据，并将所述事件数据映射到目标检测网络阵列中；

所述事件数据处理模块，用于基于所述事件数据，通过目标检测网络阵列处理生成显著性图；

其中，所述目标检测网络阵列配置为神经形态算法模型，所述神经形态算法模型基于动态神经场构件，所述动态神经场由多个神经单元构成，每个神经单元包括低通滤波特性、局部横向激励机制、侧向抑制机制和横向相互作用机制，表示为激活函数增量

其中，τ表示预设的时间常数；u(x，t)为动态神经场在t时刻的激活函数，表示在描述系统状态的参数空间x位置观察到的显著性；-h为一个负静息电平，表示在没有外部输入时，将u(x，t)的值设置为低于零或低于输出阈值；S(x，t)为外部输入；f(u)为形成动态神经场输出的非线性函数，u(x，t)值为负时输出为0，u(x，t)为正时输出为正，当u(x，t)值大于预设的饱和阈值时饱和；ω(x，x′)是决定动态神经场上x和x′位置之间横向相互作用机制的相互作用核；所述相互作用核ω(x，x′)为：

其中，表示形成兴奋性响应，表示形成抑制性响应，ω(x，x′)表示具有墨西哥帽形状的函数；

所述形成动态神经场输出的非线性函数f(u)为：

f(u(x，t))＝(1+e^-βu(x，t))^-1

其中，超参数β为预设的用于调节神经元产生脉冲的阈值；

所述目标检测网络阵列通过基于动态神经场算法实现神经元阵列连接拓扑关系，每个神经元接受时间数据中8×8区域内的事件动态，将所述8×8区域内的事件动态作为外部刺激；每个神经元通过互连关系，与相邻5×5范围内神经元实现互连响应；

每个神经元将输入的事件信息和从相互关联的神经元获取的信息缓存，每隔一段预设的时间通过激活函数u(t₁)获取神经元膜电位，当所述神经元输出信号小于或等于预设的饱和阈值时，该神经元输出与神经元输出信号等值的脉冲信号，当所述神经元输出信号大于预设的饱和阈值时，该神经元输出与饱和阈值等值的脉冲信号；前一时刻的膜电位u(t0)根据预设的时间常数和预设的衰减速度进行衰减，将衰减后的膜电位作为历史信息与当前时刻接收的激励进行累加，结果用于脉冲信号和膜电位更新判断；将所有脉冲信号组合成为显著性图。

2.根据权利要求1所述的基于动态视觉传感器的显著性图生成系统，其特征在于，所述目标检测网络阵列通过所述动态神经场的低通滤波特性抑制动态视觉传感器获取事件数据时产生的背景噪声和动态视觉传感器视野区域的瞬时孤立事件产生的噪声。

3.根据权利要求1所述的基于动态视觉传感器的显著性图生成系统，其特征在于，所述目标检测网络阵列的局部横向激励机制，用于稳定局部峰值吸引子；

还用于稳定捕捉到的运动目标捕捉到的运动目标属性的位置编码表示。

4.根据权利要求1所述的基于动态视觉传感器的显著性图生成系统，其特征在于，所述目标检测网络阵列的侧向抑制机制，用于抑制所述动态神经场中互连的神经元输入的瞬时噪声；

还用于稳定预设的选择决策器。

5.根据权利要求1所述的基于动态视觉传感器的显著性图生成系统，其特征在于，所述目标检测网络阵列的横向相互作用机制，用于在目标短暂不完整情况下，通过所述横向相互作用机制对感官对象或感官对象属性的位置编码进行补全。