基于图像处理的神经形态视觉目标跟踪方法及系统

本发明提供基于图像处理的神经形态视觉目标跟踪方法及系统，涉及神经形态计算技术领域，本发明通过融合事件相机与常规图像传感器输入，通过构建联合输入张量并引入多尺度卷积与突触事件驱动机制，实现对高速运动目标的快速响应与稳定特征提取，有效避免因目标快速移动造成的编码块误删与跟踪丢失，从而降低系统延迟。同时，结合显著性熵差评估与动态亮度增强机制，提升在低光照及复杂背景下的目标判定准确性；通过显著性权重函数与置信度计算筛除冗余噪声块，减轻冗余计算负担，保障系统轻量化特性。进一步引入基于递归神经网络的记忆轨迹张量与动态模板调整机制，实现时序一致性校验与自适应更新，增强跟踪过程的稳定性与鲁棒性。