发明专利已授权

一种基于量子脉冲神经网络的节能绿色交通标志分类方法

📄 申请号：CN202511697394.5 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2025-11-19

公开号

CN121190888B

公开日

2026-02-06

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_764

IPC 分类号

G06V10_764 , G06V10_82 , G06V10_40 , G06N10_20 , G06N3_045 , G06N3_049 , G06N3_084 , G06N3_092 ,

技术画像

所属领域

交通标志交通标志

应用场景

智能交通, 自动驾驶, 辅助驾驶, 交通标志识别, 智慧城市

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摘要

本发明公开了一种基于量子脉冲神经网络的节能绿色交通标志分类方法，包括：构建融合量子时间通道注意力编码QTCAC与膜残差神经网络MS‑ResNet的QTCAC‑SNN模型；通过QTCAC模块，利用量子神经网络QNNs提取输入图像在时间维度和通道维度的注意力特征，再经由注意力融合单元对特征进行融合处理，将图像编码为表示能力更强的脉冲序列；本发明采用QNN与SNN的混合训练方法对模型进行训练，在交通标志图像分类任务中部署训练完成的模型以实现绿色高效计算。本发明创新性提出量子时间通道注意力编码机制，结合量子计算和混合训练方法执行分类任务，在保证模型高准确率的同时显著降低能耗。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

非平稳湍流通量计算与相干结构识别方法、装置及终端

当前第 / 件

一种基于边缘检测的风切变识别方法及系统

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