专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]用于训练人工神经网络的方法-CN202180032729.5在审
  • C·哈斯贝格;T·纳斯尔;P·萨兰里提柴 - 罗伯特·博世有限公司
  • 2021-05-04 - 2022-12-02 - G06N3/04
  • 本发明涉及一种用于在使用训练数据的情况下训练人工神经网络的方法,这些训练数据包括基础设施的第一图像的第一图像数据和第二图像的第二图像数据,其中第一图像包括第一特征而且其中第二图像包括与该第一图像相对应的第二特征,其中这些训练数据包括在该第一特征与该第二特征之间的目标相对平移和目标相对旋转,其中该训练包括:借助于人工神经网络,从第一图像中提取第一特征并且从第二图像中提取第二特征,其中通过具有第一数据量的第一特征数据来表示所提取的第一特征,其中通过具有第二数据量的第二特征数据来表示所提取的第二特征,借助于人工神经网络,确定在所提取的第一特征与所提取的第二特征之间的相对平移和相对旋转,其中该人工神经网络一直被训练,直至与特征的姿态有关并且与该第一数据量和/或该第二数据量有关的损失函数具有最小值或者小于或小于等于预先给定的损失函数阈值为止。本发明涉及一种人工神经网络、一种用于从机动车辆的周围环境的图像中提取特征的方法、一种设备、一种计算机程序和一种机器可读存储介质。
  • 用于训练人工神经网络方法
  • [发明专利]用于构建地图的方法和设备-CN201611273151.X有效
  • C·哈斯贝格 - 罗伯特·博世有限公司
  • 2016-12-16 - 2022-08-16 - G01C21/32
  • 用于构建地图的方法和设备,其中,以下方法步骤被包括:检测至少两个周围环境数据组,其中,所述至少两个周围环境数据组代表至少一个车辆(100)的周围环境;分析处理所述至少两个周围环境数据组;构建至少两个部分地图;传输所述至少两个经分析处理的周围环境数据组和所述至少两个部分地图;接收所述至少两个经分析处理的周围环境数据组和所述至少两个部分地图;和由所述至少两个经分析处理的周围环境数据组和所述至少两个部分地图构建地图。
  • 用于构建地图方法设备
  • [发明专利]用于对自动化程度较高的车辆(HAF)、尤其高度自动化车辆的数字地图进行验证的方法-CN201880045459.X有效
  • C·哈斯贝格;J-H·保尔斯 - 罗伯特·博世有限公司
  • 2018-06-04 - 2022-04-12 - H04W4/02
  • 本发明涉及一种用于对自动化程度较高的车辆(HAF)、尤其高度自动化车辆的数字地图进行验证的方法,该方法包括以下步骤:S1在所述HAF的驾驶员辅助系统中提供数字地图、优选高准确度的数字地图;S2确定当前的车辆位置并且在所述数字地图中定位所述车辆位置;S3提供所述HAF的周围环境中的至少一个特征的至少一个期望特征特性;S4至少部分地基于所述期望特征特性探测所述HAF的周围环境中的特征的至少一个实际特征特性;S5将所述实际特征特性与所述期望特征特性进行比较并且求取至少一个差值作为所述比较的结果;S6至少部分地基于所述差值对所述数字地图进行验证,其中,如果所述差值达到或超过偏差的规定阈值,则将所述数字地图分级为非当前的,如果所述差值低于所述偏差的规定阈值,则将所述数字地图分级为当前的。本发明还涉及一种相应的系统以及一种计算机程序。
  • 用于自动化程度车辆haf尤其高度数字地图进行验证方法

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