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脉冲卷积神经网络神经形态硬件及其图像识别方法

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摘要

本发明公开了一种脉冲卷积神经网络神经形态硬件及其图像识别方法，采用脉冲卷积神经网络模型，充分利用了脉冲神经网络使用脉冲进行神经元之间信息传递的机制，能够大幅降低硬件能耗，可用于在嵌入式传感器等对能耗要求比较苛刻的设备中完成图像识别等任务。

1. 脉冲卷积神经网络神经形态硬件及其图像识别方法 [P] . 中国专利： CN111340194A . 2020-06-26
2. 基于深度卷积神经网络的精子形态识别方法及存储介质 [P] . 中国专利： CN113888496A . 2022-01-04
3. CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK, IMAGE IDENTIFICATION APPARATUS AND IMAGE IDENTIFICATION METHOD USING THE SAME, AND LEARNING MEANS [P] . 日本专利： JP2020030480A . 2020-02-27

机译：卷积神经网络，使用相同方法的图像识别装置和图像识别方法以及学习方法
4. Image/video deblurring using convolutional neural networks with applications to SFM/SLAM with blurred images/videos [P] . US11222409B2 . 2022-01-11

机译：使用卷积神经网络使用模糊图像/视频使用卷积神经网络进行图像/视频去卷曲
5. 1xH CNN LEARNING METHOD AND LEARNING DEVICE FOR CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK USING 1xH CONVOLUTION FOR IMAGE RECOGNITION TO BE USED FOR HARDWARE OPTIMIZATION AND TESTING METHOD AND TESTING DEVICE USING THE SAME [P] . KR102277505B1 . 2021-07-15

机译： 1xH CNN学习方法和学习设备，用于使用1xH卷积的卷积神经网络的图像识别用途用作硬件优化和测试方法和使用相同的测试设备