技术特征：
1.一种基于脉冲神经网络的结霜区域识别方法，其特征在于，包括：对冷风机图像进行帧差操作，得到帧差图像；将帧差图像输入脉冲神经网络中，所述脉冲神经网络包括：编码层和兴奋层；编码层将帧差图像转换为脉冲序列，并根据脉冲序列向兴奋层发送脉冲信号，网络计算兴奋层各神经元的脉冲发放率；编码层与兴奋层之间的连接强度根据前一时刻的脉冲发放情况动态变化，增加活跃神经元突触的连接强度，减少不活跃神经元突触的连接强度；以各脉冲发放率中的频率最大值和最小值构成频率区间，以预设比例剔除所述频率区间的高频段和低频段，获取脉冲发放率处于剩余的频率段的神经元对应的兴奋像素点；根据所述兴奋像素点的坐标得到结霜区域。2.根据权利要求1所述的基于脉冲神经网络的结霜区域识别方法，其特征在于，所述编码层与兴奋层之间的连接强度根据前一时刻的脉冲发放情况动态变化具体为：编码层的各神经元与兴奋层的各神经元一一对应连接，且编码层与兴奋层之间的连接强度采用stdp规则动态进行更新；所述stdp规则具体为：其中，b和a分别代表着权重更新率和对上一个时刻的权重依赖性，
△
y是突触之间的连接强度增量，其随着突触神经元脉冲的发放不断更新，y
max
为突触连接强度的最大上限值，y是突触与突触之间的连接强度。u
p
代表突触前迹，u1为神经元发放脉冲时的突触前迹，β
up
为时间常量。3.根据权利要求1所述的基于脉冲神经网络的结霜区域识别方法，其特征在于，所述脉冲神经网络还包括：抑制层；抑制层的各神经元与兴奋层的每个神经元都相连接，且采用预设固定的连接强度，向兴奋层未发送脉冲信号的神经元发送抑制信号。4.根据权利要求1所述的基于脉冲神经网络的结霜区域识别方法，其特征在于，所述获取脉冲发放率处于剩余的频率段的神经元对应的兴奋像素点，具体为：将剩余频率段平均分为预设数量的分区间，根据处于各分区间的神经元数量，选择神经元数量随频率升高而降低的首个分区间，以及该分区间之后的预设数量的分区间；识别处于选中分区间的神经元对应的像素点，得到兴奋像素点。5.根据权利要求1所述的基于脉冲神经网络的结霜区域识别方法，其特征在于，所述对冷风机图像进行帧差操作之前，还包括：对冷风机摄像头获取的图像进行灰度化处理，并将图像放缩至脉冲神经网络对应的尺寸，使图像像素点数与脉冲神经网络各层的神经元数相对应。6.根据权利要求1所述的基于脉冲神经网络的结霜区域识别方法，其特征在于，所述对冷风机图像进行帧差操作，得到帧差图像，具体为：将当前冷风机图像与时序上的前一张冷风机图像的对应像素点的灰度值做差，并各灰度差值代入灰度差值处理模型中，将得到处理后的灰度差值代入对应像素点位置中，得到
帧差图像；所述灰度差值处理模型具体为：其中，s
t
(x,y)为坐标为(x,y)的像素点处理后的灰度差值，f
t
(x,y)为坐标为(x,y)的像素点处理前的灰度差值，minf
t
灰度差值最小值，maxf
t
灰度差值最大值。7.一种基于脉冲神经网络的结霜区域识别装置，其特征在于，包括：帧差模块，用于对冷风机图像进行帧差操作，得到帧差图像；神经网络模块，将帧差图像输入脉冲神经网络中，所述脉冲神经网络包括：编码层和兴奋层；编码层将帧差图像转换为脉冲序列，并根据脉冲序列向兴奋层发送脉冲信号，网络计算兴奋层各神经元的脉冲发放率；编码层与兴奋层之间的连接强度根据前一时刻的脉冲发放情况动态变化，增加活跃神经元突触的连接强度，减少不活跃神经元突触的连接强度；筛选模块，用于以各脉冲发放率中的频率最大值和最小值构成频率区间，以预设比例剔除所述频率区间的高频段和低频段，获取脉冲发放率处于剩余的频率段的神经元对应的兴奋像素点；结霜区域构建模块，用于根据所述兴奋像素点的坐标得到结霜区域。8.根据权利要求7所述的基于脉冲神经网络的结霜区域识别装置，其特征在于，神经网络模块中，所述编码层与兴奋层之间的连接强度根据前一时刻的脉冲发放情况动态变化具体为：编码层的各神经元与兴奋层的各神经元一一对应连接，且编码层与兴奋层之间的连接强度采用stdp规则动态进行更新；所述stdp规则具体为：其中，b和a分别代表着权重更新率和对上一个时刻的权重依赖性，
△
y是突触之间的连接强度增量，其随着突触神经元脉冲的发放不断更新，y
max
为突触连接强度的最大上限值，y是突触与突触之间的连接强度。u
p
代表突触前迹，u1为神经元发放脉冲时的突触前迹，β
up
为时间常量。9.根据权利要求7所述的基于脉冲神经网络的结霜区域识别装置，其特征在于，神经网络模块中，所述脉冲神经网络还包括：抑制层；抑制层的各神经元与兴奋层的每个神经元都相连接，且采用预设固定的连接强度，向兴奋层未发送脉冲信号的神经元发送抑制信号。10.一种基于脉冲神经网络的结霜区域识别设备，其特征在于，所述设备包括处理器以及存储器：所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行权利要求1-6任一项所述的基于脉冲神经网络的结霜区域识别方法。
技术总结
本发明涉及制冷设备维护技术领域，尤其涉及一种基于脉冲神经网络的结霜区域识别方法、装置及设备，方法包括：对冷风机图像进行帧差操作，得到帧差图像；将帧差图像各像素点的灰度值输入脉冲神经网络中，通过编码层和兴奋层之间的动态连接强度，深化神经元脉冲信号差异，得到各神经元的脉冲发放率；以各脉冲发放率中的频率最大值和最小值构成频率区间，以预设比例剔除所述频率区间的高频段和低频段，获取脉冲发放率处于剩余的频率段的神经元对应的兴奋像素点；根据所述兴奋像素点的坐标得到结霜区域，准确且高效地得到冷风机的结霜区域。域。域。
技术研发人员：陈靖宇 周晓杰
受保护的技术使用者：广东工业大学
技术研发日：2022.07.25
技术公布日：2022/11/1