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突破传统瓶颈:脉冲神经网络重构动态视觉处理的底层逻辑

在自动驾驶和智能安防领域,动态视觉处理系统每天需要解析超过10^18帧的视觉数据流,传统卷积神经网络(CNN)的静态处理范式正面临根本性挑战。最新实验数据显示,基于时钟同步的CNN架构在120fps高速运动场景下的识别准确率骤降至41.7%,而脉冲神经网络(SNN)在同等条件下保持了82.3%的稳定