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农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

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

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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

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

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

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]适配的眼睛追踪机器学习模型引擎-CN202210394602.4在审
发明人： N·M·阿拉尔;N·阿瓦达汗纳姆;江海荣;N·普里;R·谢蒂;S·沙赫 -专利权人：辉达公司
申请日： 2022-04-14 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：在各个示例中，描述了适配的眼睛追踪机器学习模型引擎，具体描述了用于眼睛追踪系统的适配的眼睛追踪机器学习模型引擎(“适配模型引擎”)。该适配模型引擎可以包括支持收集数据、训练、优化、以及部署适配的眼睛追踪模型的眼睛追踪或注视追踪开发管线(“适配模型训练管线”)，该适配的眼睛追踪模型是基于所识别的部署环境的特征的集合定制的眼睛追踪模型。所述适配模型引擎支持对可以在环绕环境中的注视向量估计以及基于多个眼睛追踪变体模型和多个面部特征点神经网络度量的集成体上训练的所述适配的眼睛追踪模型进行集成。
眼睛追踪机器学习模型引擎

[发明专利]用于自主和半自主驾驶应用的乘员注意力和认知负荷监测-CN202111221654.3在审
发明人： N·M·阿拉尔;N·阿瓦达汗纳姆;任育卓 -专利权人：辉达公司
申请日： 2021-10-20 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： B60W40/08 文献下载
摘要：公开了用于自主和半自主驾驶应用的乘员注意力和认知负荷监测。在各种示例中，所估计的用户的视野或注视信息可以被投影到车辆外部并且与对应于车辆外部环境的车辆感知信息进行比较。结果，车辆的驾驶员或乘员的内部监控可用于确定驾驶员或乘员是否已经处理或看到了某些对象类型、环境条件或车辆外部的其他信息。为了更全面地了解用户的状态，可以监控用户的注意力和/或认知负荷以确定是否应该采取一个或更多个动作。因此，通知、AEB系统激活和/或其他动作可以基于更完整的用户状态来确定，如基于认知负荷、注意力和/或车辆的外部感知与估计的用户感知之间的比较而确定的。
用于自主驾驶应用乘员注意力认知负荷监测

[发明专利]使用眩光作为输入的注视确定-CN202080036232.6在审
发明人： N·M·阿拉尔;江海荣;N·普里;N·阿瓦达汗纳姆 -专利权人：辉达公司
申请日： 2020-12-16 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：学习眩光的机器学习系统和方法，从而以对输入图像上的眩光影响更有弹性的方式确定注视方向。除了图像本身之外，机器学习系统还具有独立的眩光表示，例如，关于图像中眩光点位置的信息，作为显式输入。以这种方式，机器学习系统在确定注视方向时明确考虑眩光，从而为包含眩光的图像产生更准确的结果。
使用眩光作为输入注视确定

[发明专利]使用空间模型的基于神经网络的注视方向确定-CN202011400019.7在审
发明人： N·M·阿拉尔;江海荣;N·普里;R·谢蒂;N·阿瓦达汗纳姆 -专利权人：辉达公司
申请日： 2020-12-02 - 公布日： 2021-06-18 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：公开了使用空间模型的基于神经网络的注视方向确定。用于确定主体的注视方向并将该注视方向投影到任意三维几何体的特定区域上的系统和方法。在示例性实施例中，注视方向可以通过基于回归的机器学习模型来确定。所确定的注视方向随后被投影到可以表示任何期望的对象或系统的三维地图或一组表面上。地图可以表示任何三维布局或几何图形，无论是实际的还是虚拟的。因此，注视向量可用于确定任何环境中的注视对象。通过为每个环境检索不同的一组表面或区域，系统还可以容易且有效地适合在不同环境中使用。
使用空间模型基于神经网络注视方向确定

[发明专利]利用面部标志和相关联的置信度值的基于神经网络的面部分析-CN202011474336.3在审
发明人： N·M·阿拉尔;N·阿瓦达汗纳姆;N·普里;S·沙赫;R·谢蒂;S·雅达瓦德卡;P·莫尔恰诺夫 -专利权人：辉达公司
申请日： 2020-12-14 - 公布日： 2021-06-18 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了利用面部标志和相关联的置信度值的基于神经网络的面部分析。用于根据主体的图像更准确、更鲁棒地确定主体特征的系统和方法。一个或更多个机器学习模型接收主体的图像作为输入，并输出面部标志和相关的置信度值。置信度值表示与这些标志相对应的主体脸部部分被遮挡的程度，即每个标志位置的不确定性量。然后可以将这些标志点及其相关联的置信度值和/或相关联的信息输入到一个或更多个机器学习模型的另一组中，该机器学习模型可以输出任何一个或更多个面部分析量，例如主体的注视方向、头部姿势、睡意状态、认知负荷或注意力分散状态。
利用面部标志相关置信基于神经网络分析

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