基于事件的传感器在高速平台中部署，但稀疏和波动性对传统目标检测技术构成挑战。脉冲神经网络适用于基于事件的数据，通过调节网络活动的膜电位动力学来增强稀疏输入特征。脉冲触发的自适应阈值稳定训练，提高网络性能。提出的SNN在基准数据集上取得显著成绩，超过以前最好的SNN。模型结构简洁，保持高精度和低计算成本。
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