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]使用神经网络模型的凝视和意识预测-CN202210995448.6在审
  • J.毛;X.施;A.H.多尔西;R.严;C.Y.J.吴 - 伟摩有限责任公司
  • 2022-08-18 - 2023-02-24 - G06V20/56
  • 用于使用神经网络模型预测凝视和意识的方法、系统和装置,包括编码在计算机存储介质上的计算机程序。其中一种方法包括获得(i)由自主交通工具的一个或多个传感器捕获并且(ii)表征在当前时间点处于环境中自主交通工具附近的代理的传感器数据。使用凝视预测神经网络来处理传感器数据,以生成预测代理在当前时间点的凝视的凝视预测。凝视预测神经网络包括嵌入子网络和凝视子网络,嵌入子网络被配置为处理传感器数据以生成表征代理的嵌入,凝视子网络被配置为处理嵌入以生成凝视预测。
  • 使用神经网络模型凝视意识预测
  • [发明专利]载具意图预测神经网络-CN202080088829.5在审
  • J.高;J.毛;Y.沈;C.李;C.孙 - 伟摩有限责任公司
  • 2020-12-18 - 2022-09-13 - G06N3/08
  • 用于使用神经网络生成载具意图预测的方法、系统和装置,包括编码在计算机存储介质上的计算机程序。方法中的一个包括:获得表征环境中的一个或多个载具的输入;从输入生成载具中的每一个的特征;以及对于载具中的每一个:使用多个意图特定神经网络中的每一个来处理载具的特征,其中意图特定神经网络中的每一个对应于意图集合中的相应意图,并且其中每个意图特定神经网络被配置为处理载具的特征以生成对应意图的输出。
  • 意图预测神经网络
  • [发明专利]禁用等离子弧焊枪及相关系统和方法-CN201880006859.X有效
  • 吴靖;B.P.阿尔托贝利;端正;D.M.波罗维;J.毛 - 海别得公司
  • 2018-01-12 - 2022-07-05 - H05H1/34
  • 在一些方面,使等离子加工系统的等离子弧焊枪内的等离子控制电路脱离接合以将焊枪置于安全锁定模式的方法可以包括:提供:等离子控制电路,其被配置为将电流从等离子切割系统通过等离子弧焊枪传送到设置在焊枪中的一个或多个消耗品;和操作者接口开关,其连接到等离子控制电路,并被配置为引起来自等离子弧焊枪的等离子弧的生成;以及激活与操作者接口开关分离的开关,该开关设置在焊枪上并连接到等离子控制电路,以断开等离子控制电路,从而限制包括引导电流在内的电流流向一个或多个消耗品。
  • 禁用等离子焊枪相关系统方法
  • [发明专利]搜索自主车辆传感器数据存储库-CN201980084969.2在审
  • Z.郭;N.阿布多;J.毛;C.李;E.S.小沃克 - 伟摩有限责任公司
  • 2019-12-23 - 2021-09-07 - G06N3/00
  • 用于搜索自主车辆传感器数据存储库的方法、系统和设备,包括编码在计算机存储介质上的计算机程序。其中一种方法包括:维护传感器样本的集合,并且对于每个传感器样本维护传感器样本的嵌入;接收指定查询传感器样本的请求,其中查询传感器样本表征查询环境区域;以及从传感器样本的集合中识别表征与查询环境区域相似的环境区域的多个相关传感器样本,包括:通过嵌入神经网络处理查询传感器样本以生成查询嵌入;以及从集合中的传感器样本的子集中的传感器样本中识别具有与查询嵌入最接近的嵌入的多个传感器样本。
  • 搜索自主车辆传感器数据存储
  • [发明专利]训练分类器以检测打开的车门-CN201980084977.7在审
  • J.毛;L.P.崔;C.李;E.S.小沃克 - 伟摩有限责任公司
  • 2019-12-23 - 2021-09-07 - G06N3/08
  • 用于训练分类器以检测打开的车门的方法、系统和装置,包括在计算机存储介质上编码的计算机程序。所述方法之一包括:获得多个初始训练样例,其中,每一个初始训练样例包括(i)来自传感器样本集合的传感器样本和(ii)将所述传感器样本分类为表征具有打开的门的车辆的数据;生成多个附加训练样例,包括:对于每一个初始训练样例:从传感器样本集合中识别在初始训练样例中的传感器样本被捕获之前小于阈值时间量捕获的一个或更多个附加传感器样本;以及在包括初始训练样例和附加训练样例的第一训练数据上训练机器学习分类器,以生成用于机器学习分类器的更新的权重。
  • 训练分类检测打开车门
  • [发明专利]使用区域外上下文的对象分类-CN201980085315.1在审
  • J.毛;Q.余;C.李 - 伟摩有限责任公司
  • 2019-12-18 - 2021-09-07 - G06K9/00
  • 本文公开的主题的一些方面包括在一个或多个数据处理装置上实现的系统。该系统可以包括:接口,被配置为从一个或多个传感器子系统获得描述车辆环境的传感器数据,并使用传感器数据生成,(i)一个或多个第一神经网络输入,表示环境中特定对象的传感器测量;和(ii)第二神经网络输入,表示至少环境中包含特定对象的部分和环境中未由所述一个或多个第一神经网络输入表示的附加部分的传感器测量;以及卷积神经网络,被配置为处理第二神经网络输入以生成输出,所述输出包括多个特征向量,每个特征向量对应于环境的多个区域中的不同的一个区域。
  • 使用区域上下文对象分类
  • [发明专利]用于自主车辆的对象动作分类-CN201980084687.2在审
  • J.毛;C.李;A.埃瓦西;C.孙;K.默菲;R.余 - 伟摩有限责任公司
  • 2019-10-16 - 2021-07-30 - G01S17/89
  • 本公开的方面涉及训练和使用模型270来识别对象的动作。例如,可以接收包括与对象对应的对象边界框以及该边界框的动作标签的LIDAR传感器数据帧250。每个传感器帧与时间戳相关联,并相对于其他传感器帧排序。可以基于与每个给定的传感器数据帧相关联的时间戳将该给定的传感器数据帧投影到对象的相机图像700中以便提供融合数据。可以使用融合数据来训练模型,使得模型配置为响应于接收到融合数据,模型输出融合数据的每个对象边界框的动作标签。该输出然后可以用于在自主驾驶模式下控制车辆100。
  • 用于自主车辆对象动作分类

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