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申请/专利权人：广东工业大学
摘要：本发明公开了一种事件流目标检测方法和系统，涉及数据处理技术领域。通过获取待检测的事件流数据，基于密集卷积网络对事件流数据进行特征提取，生成多个初始特征；采用脉冲自注意力模块分别对初始特征提取，生成多个中间特征；基于预设神经网络模块分别对中间特征进行特征提取，生成多个目标特征；将目标特征进行多尺度特征融合，生成多张特征图；采用预设检测头分别对特征图进行目标检测，生成事件流数据对应的目标检测数据。通过密集卷积网络、脉冲自注意力模块和预设神经网络模块进行特征提取，提高对目标特征的关注度，使特征提取结果准确度高。通过预设检测头对特征图进行目标检测，提高了检测的深度和复杂度。
主权项：1.一种事件流目标检测方法，其特征在于，包括：获取待检测的事件流数据，基于密集卷积网络对所述事件流数据进行特征提取，生成多个初始特征；采用脉冲自注意力模块分别对所述初始特征提取，生成多个中间特征；基于预设神经网络模块分别对所述中间特征进行特征提取，生成多个目标特征；将所述目标特征进行多尺度特征融合，生成多张特征图；采用预设检测头分别对所述特征图进行目标检测，生成所述事件流数据对应的目标检测数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东工业大学 一种事件流目标检测方法和系统
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