恭喜辉达公司M·博亚尔斯基获国家专利权
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龙图腾网恭喜辉达公司申请的专利用于自主机器应用的使用地图信息增强的地面实况数据的神经网络训练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:CN113906271B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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:202080041221.7,技术领域涉及:G01C21/30;该发明授权用于自主机器应用的使用地图信息增强的地面实况数据的神经网络训练是由M·博亚尔斯基;U·穆勒;B·菲尔纳;A·阿克巴扎德设计研发完成,并于2020-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。
本用于自主机器应用的使用地图信息增强的地面实况数据的神经网络训练在说明书摘要公布了:在各种示例中,由自主机器的一个或更多个传感器生成的训练传感器数据可以被定位为高清HD地图数据,在实施例中,用于例如自动地增强和或生成地面实况数据。地面实况数据可与训练传感器数据相关联,用于训练一个或更多个深度神经网络DNN以计算与自主机器操作相对应的输出——例如对象或特征检测、道路特征检测和分类、等待条件识别和分类等。因此,可以在训练期间利用高清地图数据,以便DNN在部署中可以帮助自主机器安全地导航环境,而无需依赖于高清地图数据这样做。
本发明授权用于自主机器应用的使用地图信息增强的地面实况数据的神经网络训练在权利要求书中公布了:1.一种用于自主机器应用的使用地图信息增强的地面实况数据的神经网络训练的方法,包括:接收与包括某时间动态参与者的位置的区域相对应的地图数据;相对于所述地图数据定位所述动态参与者;接收在该时间由所述动态参与者的传感器生成的传感器数据;至少部分地基于所述定位将所述地图数据与所述传感器数据进行相关联;至少基于所述相关联,使用传感器数据和地图数据生成与传感器数据训练的神经网络的预测输出格式相对应的地面实况数据,至少通过以下方式生成地面实况数据:将来自所述地图的一个或更多个第一特征的一个或更多个第一位置与所述传感器数据内与一个或更多个第二特征相关联的一个或更多个第二位置相关联;至少基于所述相关联,为所述传感器数据生成指示所述传感器数据内的所述一个或更多个第二位置的一个或更多个边界形状或一个或更多个线段;使用来自所述地图的所述一个或更多个第一标签生成用于所述传感器数据的一个或更多个第二标签,所述第二标签对与所述一个或更多个第二特征相关联的所述一个或更多个第二特征类型进行分类;以及生成所述地面实况数据以表示所述一个或更多个边界形状或所述一个或更多个线段和所述一个或更多个第二标签;以及至少基于所述地面实况数据与对应于所述传感器数据的一个或更多个神经网络的一个或更多个预测的比较,更新所述一个或更多个神经网络的一个或更多个参数。
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