[发明专利]用于自主系统和应用的使用神经网络基于真实世界数据的3D表面结构估计在审
| 申请号： | 202211315780.X | 申请日： | 2022-10-26 |
| 公开（公告）号： | CN116048060A | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 王康;吴越;朴旻雨;潘刚 | 申请（专利权）人： | 辉达公司 |
| 主分类号： | G05D1/02 | 分类号： | G05D1/02 |
| 代理公司： | 北京市磐华律师事务所 11336 | 代理人： | 高伟 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本公开涉及用于自主系统和应用的使用神经网络基于真实世界数据的3D表面结构估计。在各种示例中，要支持训练深度神经网络(DNN)预测感兴趣三维表面结构的致密表示，从真实世界数据中生成训练数据集。例如，一个或更多个车辆可在真实世界环境中导航时收集图像数据和LiDAR数据。要生成输入训练数据，可对捕获的图像数据执行三维表面结构估计，以生成感兴趣三维表面结构(例如，三维道路表面)的稀疏表示。要生成相应的地面实况训练数据，可对捕获的LiDAR数据平滑处理，去除异常值，进行三角测量以填补缺失值，从多个LiDAR传感器积累，与相应图像数据帧对齐，和/或注释以识别感兴趣三维表面上的三维点，并可对识别的3D点投影以生成三维表面结构的致密表示。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 自主 系统 应用 使用 神经网络 基于 真实 世界 数据 表面 结构 估计 | ||
【主权项】：
暂无信息
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