SAEN-BGS：用于背景减除的节能脉冲自编码器网络

本研究解决了现有背景减除技术在面对多种背景噪声时的挑战，如光照变化、摄像机角度变化及环境干扰。论文提出了一种基于脉冲神经网络的脉冲自编码器网络SAEN-BGS，通过引入连续脉冲卷积块和自蒸馏训练方法，显著提高了前景与背景的分离能力，并在能效方面表现优异。实验结果显示，该方法在动态背景复杂场景中，性能超越了多种基线方法，具有重要的潜在应用价值。

本研究提出了一种基于脉冲神经网络的SAEN-BGS背景减除技术，有效应对多种背景噪声，显著提升前景与背景的分离能力，实验结果优于多种基线方法。

前景分离 噪声处理 实验结果 编码器 背景减除 脉冲神经网络
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。
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