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公开(公告)号：CN106462976B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN201580024149.6
申请日：2015-04-24
Applicant: 国家科学研究中心 , 皮埃尔和玛利居里大学(巴黎第六大学)
IPC: G06T7/246
Abstract: 通过传感器(10)提供异步信息，所述传感器(10)的像素矩阵与场景相对设置。对于矩阵的每个像素而言，异步信息都包括源自该像素的连续事件(ev(p，t))，所述连续事件取决于场景中光的变化。在异步信息中检测到归于该物体的事件之后，对代表追踪的物体形状的模型进行修正。检测到事件之后，模型修正包括通过使相对于矩阵像素的距离判据最小化把模型中的一个点与检测到的事件相关联，其中所检测到的事件源于所述矩阵像素。然后根据矩阵像素以及模型中的关联点确定修正的模型，这与检测到该事件之前进行的关联无关，所检测到的事件源于所述矩阵的像素，并且所述矩阵的像素归于物体。
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公开(公告)号：CN104205169B
公开(公告)日：2018-07-31
申请号：CN201280070050.6
申请日：2012-12-21
Applicant: 皮埃尔和玛利居里大学(巴黎第六大学) , 国家科学研究中心
IPC: G06F19/00
Abstract: 计算机接收源自光传感器(10)的异步信息，该光传感器具有面向场景设置的像素矩阵。该异步信息包括以矩阵像素来表示源自该像素并取决于场景光变化的连续事件。对于像素矩阵中的估计地点(p)和估计时间(t)，计算机选择源自位于估计位置空间邻域(πp)的像素并在关联估计时间定义的时间间隔(θ)内所出现的事件集合(Sp，t)，使得该集合在空间邻域的每个像素具有至多一个事件。计算机将所选择的集合的事件的出现时间中的改变量化为矩阵中所述事件所源于的像素的位置的函数。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106462976A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201580024149.6
申请日：2015-04-24
Applicant: 国家科学研究中心 , 皮埃尔和玛利居里大学(巴黎第六大学)
IPC: G06T7/246
Abstract: 通过传感器(10)提供异步信息，所述传感器个像素而言，异步信息都包括源自该像素的连续事件(ev(p，t))，所述连续事件取决于场景中光的变化。在异步信息中检测到归于该物体的事件之后，对代表追踪的物体形状的模型进行修正。检测到事件之后，模型修正包括通过使相对于矩阵像素的距离判据最小化把模型中的一个点与检测到的事件相关联，其中所检测到的事件源于所述矩阵像素。然后根据矩阵像素以及模型中的关联点确定修正的模型，这与检测到该事件之前进行的关联无关，所检测到的事件源于所述矩阵的像素，并且所述矩阵的像素归于物体。(10)的像素矩阵与场景相对设置。对于矩阵的每
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公开(公告)号：CN104205169A
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201280070050.6
申请日：2012-12-21
Applicant: 皮埃尔和玛利居里大学(巴黎第六大学) , 国家科学研究中心
IPC: G06T7/20
Abstract: 计算机接收源自光传感器(10)的异步信息，该光传感器具有面向场景设置的像素矩阵。该异步信息包括以矩阵像素来表示源自该像素并取决于场景光变化的连续事件。对于像素矩阵中的估计地点(p)和估计时间(t)，计算机选择源自位于估计位置空间邻域(πp)的像素并在关联估计时间定义的时间间隔(θ)内所出现的事件集合(Sp，t)，使得该集合在空间邻域的每个像素具有至多一个事件。计算机将所选择的集合的事件的出现时间中的改变量化为矩阵中所述事件所源于的像素的位置的函数。
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公开(公告)号：CN103118739B
公开(公告)日：2015-09-30
申请号：CN201180029972.8
申请日：2011-04-29
Applicant: 皮埃尔和玛利居里大学(巴黎第六大学)
Inventor： 亨里·洛拉奇 , 米兰·德吉拉斯 , 布莱塞·伊弗特 , 菲利普·伯贡佐 , 加埃莱·利索尔久埃斯 , 利奥内尔·卢梭 , 尔亚德·本杰明·贝诺斯梅恩 , 瑟吉·皮科德 , 乔塞·萨黑尔 , 西奥霍伊·伊恩格
CPC classification number: A61N1/0553 , A61N1/025 , A61N1/05 , A61N1/37205
Abstract: 本发明涉及一种适用于电刺激神经结构特别是视网膜的植入物，它包括：电绝缘基底(1)，形成于基底上表面中的凹陷(2)阵列，设置在凹陷底部的刺激电极(3)，以及形成在凹陷上部的接地面(4)的导电层。植入物的凹陷和电极的大小达到使得施加至神经结构的刺激电流的空间选择性最大化的程度。
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公开(公告)号：CN103118739A
公开(公告)日：2013-05-22
申请号：CN201180029972.8
申请日：2011-04-29
Applicant: 皮埃尔和玛利居里大学(巴黎第六大学)
Inventor： 亨里·洛拉奇 , 米兰·德吉拉斯 , 布莱塞·伊弗特 , 菲利普·伯贡佐 , 加埃莱·利索尔久埃斯 , 利奥内尔·卢梭 , 尔亚德·本杰明·贝诺斯梅恩 , 瑟吉·皮科德 , 乔塞·萨黑尔 , 西奥霍伊·伊恩格
CPC classification number: A61N1/0553 , A61N1/025 , A61N1/05 , A61N1/37205
Abstract: 本发明涉及一种适用于电刺激神经结构特别是视网膜的植入物，它包括：电绝缘基底(1)，形成于基底上表面中的凹陷(2)阵列，设置在凹陷底部的刺激电极(3)，以及形成在凹陷上部的接地面(4)的导电层。植入物的凹陷和电极的大小达到使得施加至神经结构的刺激电流的空间选择性最大化的程度。
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公开(公告)号：CN109844739B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN201780055286.5
申请日：2017-09-08
Applicant: 国家科学研究中心 , 法国国家健康和医学研究院 , 索邦大学
IPC: G06F17/18
Abstract: 本发明涉及一种在多个接收的不同类型的时间信号中模式识别的方法，该方法包括：/b/对于各接收信号，创建(502)包括事件的异步时间信号(102、103、105、106)；/c/对于各创建的异步信号(102、103、105、106)，创建(503)所述异步信号的活性谱(S(p1)、S(p2)、S(p3)、S(p4))，所述异步信号随自所述异步信号最近事件(210、212、213、214、220、221、222)起流逝时间的函数而递减；/d/对于给定时间(t0)：/d1/确定(504)场景，所述场景定义为创建的异步信号的一组活性谱数值；/d2/在预先确定标准场景(505、401、402、403、404)中确定标准场景(506)，所述标准场景与步骤/d1/中确定的场景具有最小距离。/d3/确定(508)模式(509)为所述已确定标准场景的函数。
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