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基于多层脉冲神经网络的非接触液位检测方法
被引量：
1
1
作者
张季伦
朱毅
+3 位作者
李颖
陈方
刘颖
屈鸿
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第8期2759-2769,共11页
尽管基于深度学习的非接触液位检测方法能够较好地完成检测任务,但其对计算资源的较高要求使其不适用于算力受限的嵌入式设备。为解决上述问题,该文首先提出了基于多层脉冲神经网络的非接触液位检测方法;其次,提出了单帧和帧差脉冲编码...
尽管基于深度学习的非接触液位检测方法能够较好地完成检测任务,但其对计算资源的较高要求使其不适用于算力受限的嵌入式设备。为解决上述问题,该文首先提出了基于多层脉冲神经网络的非接触液位检测方法;其次,提出了单帧和帧差脉冲编码方法将视频流时间动态性编码成可重构的脉冲模式;最后在实际场景中对模型进行测试。实验结果表明,所提方法具有较高应用价值。
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关键词
脉冲神经网络
模式识别
LIF神经元
脉冲编码
非接触液位测量
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职称材料
题名
基于多层脉冲神经网络的非接触液位检测方法
被引量：
1
1
作者
张季伦
朱毅
李颖
陈方
刘颖
屈鸿
机构
电子科技大学计算机科学与工程学院
北京小米移动软件有限公司
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第8期2759-2769,共11页
基金
国家重点研发计划(2018AAA0100202)
四川省科技计划(2022YFG0313)。
文摘
尽管基于深度学习的非接触液位检测方法能够较好地完成检测任务,但其对计算资源的较高要求使其不适用于算力受限的嵌入式设备。为解决上述问题,该文首先提出了基于多层脉冲神经网络的非接触液位检测方法;其次,提出了单帧和帧差脉冲编码方法将视频流时间动态性编码成可重构的脉冲模式;最后在实际场景中对模型进行测试。实验结果表明,所提方法具有较高应用价值。
关键词
脉冲神经网络
模式识别
LIF神经元
脉冲编码
非接触液位测量
Keywords
Spiking Neural Networks(SNNs)
Pattern recognition
LIF neuron
Spiking encoding
Non-contact liquid level measurement
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多层脉冲神经网络的非接触液位检测方法
张季伦
朱毅
李颖
陈方
刘颖
屈鸿
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
1
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