一种基于ANN转SNN的无人机飞行飞鸟检测方法

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一种基于ANN转SNN的无人机飞行飞鸟检测方法
申请号:CN202510462362
申请日期:2025-04-14
公开号:CN119992600A
公开日期:2025-05-13
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于ANN转SNN的无人机飞行飞鸟检测方法,属于无人机目标检测的技术领域,其包括:获取低空飞行飞鸟的图像数据和飞鸟目标检测数据集;根据飞鸟目标检测数据集训练得到人工神经网络模型YOLOv5‑ANN;建立人工神经网络模型YOLOv5‑ANN的激活输出与脉冲神经元的脉冲频率之间的映射关系;将人工神经网络模型YOLOv5‑ANN转换为脉冲神经网络模型Spiking‑YOLOv5‑SNN,采用完成训练的脉冲神经网络模型Spiking‑YOLOv5‑SNN进行无人机飞行飞鸟检测。本发明结合人工神经网络模型YOLOv5的高效目标检测能力和脉冲神经网络模型的快速响应特性,能够在复杂背景下有效检测低空飞行飞鸟,提高无人机的安全性。
技术关键词
人工神经网络模型 飞鸟检测方法 脉冲神经网络模型 放电模型 无人机 发射率 数据 批量 方程 训练集 关系 图像 因子 机制 频率 参数 电压
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