尽管基于深度学习的非接触液位检测方法能够较好地完成检测任务，但其对计算资源的较高要求使其不适用于算力受限的嵌入式设备。为解决上述问题，该文首先提出了基于多层脉冲神经网络的非接触液位检测方法；其次，提出了单帧和帧差脉冲编码方法将视频流时间动态性编码成可重构的脉冲模式；最后在实际场景中对模型进行测试。实验结果表明，所提方法具有较高应用价值。
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