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龍圖騰網獲悉北京理工大學申請的專利基于自注意力的時間通道聯合注意力的事件流分類方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116385797B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310422806.9，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權基于自注意力的時間通道聯合注意力的事件流分類方法是由宋勇;武喜艷;栗心怡;周雅;廖一釗;黃昳設計研發完成，并于2023-04-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于自注意力的時間通道聯合注意力的事件流分類方法在說明書摘要公布了：本發明公開的基于自注意力的時間通道聯合注意力的事件流分類方法，屬于計算機視覺識別技術領域。本發明實現方法為：對神經形態數據集預處理，將事件流表示的數據轉換為基于幀的表示形式；基于自注意力的時間通道聯合注意力模塊采用壓縮和激勵結構；在壓縮階段分別采用平均池化和最大池化聚合空間信息并將其疊加合并，得到時間?通道特征；在激勵階段采用自注意力對該時間?通道特征進行全局建模，獲取通道信息在時間維度的全局依賴性；通過訓練自注意力的時間通道聯合注意力的脈沖神經網絡，捕獲時間和通道維度的全局上下文信息；通過訓練好的脈沖神經網絡實現事件流分類，提高對事件流分類精度。本發明能夠提高視覺識別精度和效率。

本發明授權基于自注意力的時間通道聯合注意力的事件流分類方法在權利要求書中公布了：1.基于自注意力的時間通道聯合注意力的事件流分類方法，其特征在于：包括如下步驟： 步驟一：對神經形態數據集進行預處理，將事件流表示的數據轉換為基于幀的表示形式； 步驟二：基于自注意力的時間通道聯合注意力模塊采用壓縮和激勵結構，構建基于自注意力的時間通道聯合注意力的脈沖神經網絡；在壓縮階段分別采用平均池化和最大池化聚合空間信息并將其疊加合并，得到時間-通道特征；在激勵階段采用自注意力對該時間-通道特征進行全局建模，獲取通道信息在時間維度的全局依賴性； 步驟二實現方法為， 記自注意力的時間通道聯合注意力STCA模塊的輸入為其中，T為時間步，C為通道數，H、W分別為行和列；在壓縮階段分別采用平均池化操作和最大池化操作聚合空間信息，生成兩個不同的時間-通道特征，即平均池化特征和最大池化特征，將其疊加合并得： R＝AvgPoolX+MaxPoolX,1 其中，AvgPool·表示平均池化，MaxPool·表示最大池化，表示時間-通道特征； 在激勵階段，采用自注意力機制來獲取時間-通道特征R的通道信息在時間維度的全局依賴性；其中，自注意力中的查詢矩陣Q、鍵矩陣K、值矩陣V的計算如下： Q＝RWQ，K＝RWK，V＝RWV.2 其中，和分別是查詢矩陣Q、鍵矩陣K、值矩陣V的權值矩陣，C為通道數，自注意力的輸出計算如下： A＝softmaxQKTV.3 自注意力的時間通道聯合注意力STCA模塊的輸出表示為： XSTCA＝f⊙X,4 其中，是STCA的權重向量，σ是sigmoid函數，⊙表示元素相乘， 表示經過STCA模塊提取后的特征；STCA模塊是即插即用的，能夠插在基于卷積的脈沖神經網絡中卷積操作之后，神經元匯聚時空信息之前，構成基于自注意力的時間通道聯合注意力的脈沖神經網絡； 步驟三：將步驟一預處理后的數據集作為輸入，采用時空反向傳播Spatio-TemporalBackpropagation,STBP算法對步驟二構建的脈沖神經網絡訓練和測試；通過訓練基于自注意力的時間通道聯合注意力的脈沖神經網絡，捕獲時間和通道維度的全局上下文信息；通過訓練好的脈沖神經網絡實現基于自注意力的時間通道聯合注意力的事件流分類，提高事件流分類精度。

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