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龙图腾网恭喜罗伯特·博世有限公司申请的专利用于对图像数据的语义分割的方法、人工神经网络和设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN111008973B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：201910950033.5，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权用于对图像数据的语义分割的方法、人工神经网络和设备是由F·D·安迪利亚;D·巴里亚米斯;高见正人;U·布罗施设计研发完成，并于2019-10-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于对图像数据的语义分割的方法、人工神经网络和设备在说明书摘要公布了：一种用于对成像传感器的图像数据进行节约计算资源的语义分割的方法，所述方法借助人工神经网络进行，尤其借助卷积神经网络进行，其中，所述人工神经网络具有编码器路径、解码器路径和跳跃部件，所述方法包括以下步骤：借助第一拼接合并函数准则，对输入张量与跳跃张量进行第一拼接合并，以便获得合并张量，其中，所述输入张量和所述跳跃张量与所述图像数据相关；将神经网络的函数、尤其卷积应用到所述合并张量上，以便获得审校张量；借助第二拼接合并函数准则，对所述审校张量与所述输入张量进行第二拼接合并，以便获得输出张量；将所述输出张量输出至所述人工神经网络的所述解码器路径。

本发明授权用于对图像数据的语义分割的方法、人工神经网络和设备在权利要求书中公布了：1.一种用于对成像传感器的图像数据111，211进行节约计算资源的语义分割的方法900，所述方法借助人工神经网络进行，其中，所述人工神经网络具有编码器路径110，210和解码器路径120，220，所述方法包括以下步骤：借助第一拼接函数520，对输入张量304，704与跳跃张量502，802进行第一拼接910，以便获得合并张量705，其中，所述输入张量304，704和所述跳跃张量502，802与所述图像数据111，211相关；将神经网络的函数620应用920到所述合并张量705上，以便获得审校张量706，806；借助第二拼接函数720，对所述审校张量706，806与所述输入张量304，704进行第二拼接930，以便获得输出张量715，815；将所述输出张量715，815输出940到所述人工神经网络的所述解码器路径210，220。

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