神经网络处理器

开发了一种脉冲耦合神经网络（PCNN），用于对图像数据进行分割，以减少后续处理的数量。本文讨论了将PCNN算法应用于由各种传感器平台生成的数据的结果。PCNN算法被应用于由长波红外成像偏振仪生成的数据。PCNN正确识别了隐藏的车辆和扰动的土地，并拒绝了96%的剩余像素，因为它们没有信息内容。接下来，介绍了将PCNN算法应用于有噪声的红外导引头数据的结果。尽管背景噪声较大，PCNN仍正确识别了目标。最后，PCNN算法被应用于包含太阳眩光的图像。它仅将3%的像素传递给后续的目标/眩光判别算法。为了获得最大的数据显示吞吐量，PCNN可以硬件实现。