基于光电忆阻器的脉冲神经网络模型及动态物体检测方法
知识产权简介
本发明的目的提供一种利用光电忆阻器构建脉冲神经网络进行运动物体检测的方法。本发明利用光电忆阻器在不同偏压下的光电转换特性，可以将输入图像进行光脉冲编码处理，同时利用两个光电忆阻器作为连接上一级神经元和下一级神经元的神经突触对，并结合光电忆阻器的脉冲时间依赖可塑性进行突触权重学习，进一步构建脉冲神经网络。利用光电忆阻器将运动物体在各个时刻的位置信息采集为时间相关的光脉冲信号，作为网络的输入信号，最终实现运动物体的检测。相较于传统光电信息系统的计算效率受计算机性能的限制，本发明所采用的硬件算法对构建光电动态物体检测系统具有一定的指导意义。