一种基于脉冲神经网络的无人机目标检测方法

本发明公开了一种基于脉冲神经网络的无人机目标检测方法，通过直接训练的脉冲神经网络降低延迟，并利用脉冲多尺度注意力机制增强时空特征的提取，从而提高目标检测的准确性。该方法包括：获取无人机待检测图像，并对其进行脉冲编码；将脉冲信号输入由脉冲残差基本块构成的脉冲残差主干网络进行特征提取，生成多尺度和多层次的特征图；将特征图输入脉冲多尺度注意力机制进行处理；再将处理后的特征图输入检测头，进行目标检测并输出结果。本发明能够提取更丰富的图像特征信息，具有高效的计算性能和低能耗的优点，并且通过较小的时间步长实现低延迟。