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专利名称

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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]使用迁移学习训练对象检测模型-CN202210854819.9在审
发明人： Y·王;F·阿格达西;P·史利南;S·拉达克里希南 -专利权人：辉达公司
申请日： 2022-07-18 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：公开了使用迁移学习训练对象检测模型，具体公开了使用迁移学习训练对象检测模型的装置、系统和技术。
使用迁移学习训练对象检测模型

[发明专利]智能视频分析和边缘计算系统中的端到端动作识别-CN202280003851.4在审
发明人： S·拉达克里希南;F·阿格达西 -专利权人：辉达公司
申请日： 2022-03-31 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：执行动作识别的装置、系统和技术。在至少一个实施例中，使用一个或更多个神经网络和硬件加速器执行动作识别，其中基于例如一个或更多个量化和修剪过程处理所述一个或更多个神经网络。
智能视频分析边缘计算系统中的端到端动作识别

[发明专利]使用机器学习模型的自动标记和分割-CN202210233325.9在审
发明人： S·拉达克里希南;P·史利南;F·阿格达西;S·查;禹之鼎 -专利权人：辉达公司
申请日： 2022-03-10 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明涉及使用机器学习模型的自动标记和分割。在各种示例中，描述了用于生成对于各种环境特征鲁棒的经训练的神经网络的训练方法。在一个实施例中，训练包括修改数据集的图像，并且为用于训练神经网络的经修改的图像生成边界框和/或其他分割信息。
使用机器学习模型自动标记分割

[发明专利]用于边缘计算应用程序的神经网络的混合量化-CN202180007709.2在审
发明人： P·史利南;V·普拉文;F·阿格达西 -专利权人：辉达公司
申请日： 2021-08-03 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：使用低精度量化训练神经网络的装置、系统和技术。在至少一个实施例中，经训练模型的一个或更多个权重由低位整数表示，而不是使用全浮点精度。改变一个或更多个权重的精度是通过首先量化除了需要比8位量化可以提供的更精细的表示粒度的层之外的神经网络的所有权重和激活以生成第一训练模型来执行的。随后，再次改变第一训练模型的一个或更多个权重的精度以生成第二训练模型。对于第二训练模型，除了先前在训练神经网络以生成第一训练模型时改变了精度值的层之外，还改变至少一个附加层的一个或更多个权重的精度。
用于边缘计算应用程序神经网络混合量化

[发明专利]使用真实环境进行对象模拟-CN202110562793.6在审
发明人：赵泽宇;李尚儒;P·史利南;F·阿格达西 -专利权人：辉达公司
申请日： 2021-05-24 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06N3/02 文献下载
摘要：本发明公开了使用真实环境进行对象模拟。本公开的系统和方法涉及生成训练数据。在一个实施例中，本公开涉及用于生成训练数据来训练神经网络以检测和分类对象的系统和方法。模拟器获得对象的三维模型，并使用基于物理的模拟来模拟包含对象的三维环境。模拟可以包括在对象上应用真实世界的物理条件，诸如重力、摩擦力等。系统可以生成模拟的图像，并使用图像来训练神经网络，以从图像中检测和分类对象。
使用真实环境进行对象模拟

[发明专利]用于神经网络的迁移学习-CN202080063262.6在审
发明人： F·阿格达西;V·普拉文;F·拉特奈什·库马尔;P·史利南 -专利权人：辉达公司
申请日： 2020-09-24 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06N5/04 文献下载
摘要：迁移学习可用于使用户能够获得机器学习模型，该机器学习模型针对预期推理任务进行完全训练，而不必从头开始训练该模型。可以获得与该推理任务相关的预训练的模型。附加训练数据，如可能对应于至少一附加类的数据，可用于进一步训练该模型。然后，为了获得对该预期推理任务保持高准确性的较小模型，可以对该模型进行修剪和再训练。
用于神经网络迁移学习

[发明专利]按需将元数据叠加到视频流上以进行智能视频分析-CN202110914385.2在审
发明人： M·纳法德;P·史利南;F·阿格达西;王硕 -专利权人：辉达公司
申请日： 2021-08-10 - 公布日： 2022-02-22 - 主分类号： H04N21/231 文献下载
摘要：公开了按需将元数据叠加到视频流上以进行智能视频分析。在各个示例中，云计算系统可以将视频流的帧和从帧生成的元数据存储在单独的数据存储中，其中使用共享时间戳对每种类型的数据进行索引。因此，可以跨云计算系统的任意数量的设备(例如，边缘设备和/或核心设备)存储和/或处理视频流的帧并且可以存储和/或生成这些帧的对应元数据，同时由时间戳链接。客户端设备可以提供使用元数据的特定子集动态注释视频流的请求或查询。在处理该请求或查询时，时间戳可用于检索表示视频流的帧的视频数据以及从跨数据存储的那些帧中提取的元数据。检索到的元数据和视频数据可用于注释这些帧，以用于在客户端设备上显示。
按需将元数据叠加视频进行智能分析

[发明专利]使用机器学习模型确定对象与人之间的关联-CN201980088877.1在审
发明人： P·史利南;F·R·库马;A·乌巴勒;F·阿格达西;翟艳;S·拉达克里希南 -专利权人：辉达公司
申请日： 2019-11-08 - 公布日： 2021-08-24 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：在不同示例中，传感器数据——诸如掩模的传感器数据——可以用作机器学习模型的输入，以确定对象与人的关联的置信度。掩模的传感器数据可将机器学习模型聚焦在对应于人、对象或其某组合的图像的特定区域上。在一些实施例中，除了对应于人、对象或其组合的图像的各个区域之间的面积比之外，对应于人、对象或其组合的坐标也可以用于进一步帮助机器学习模型聚焦在用于确定对象与人的关联的图像的重要区域上。
使用机器学习模型确定对象之间关联

[发明专利]训练神经网络以用于车辆重新识别-CN201980076264.6在审
发明人： F·拉特奈什·库马尔;F·阿格达西;P·史利南;E·韦尔 -专利权人：辉达公司
申请日： 2019-09-20 - 公布日： 2021-06-29 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：在各个示例中，神经网络可以被训练用于在相机网络中的车辆重新识别任务(例如，匹配跨帧的车辆的外观和分类)中使用。神经网络可以被训练以学习嵌入空间，使得与表示不同身份的车辆相比，对应于相同身份的车辆的嵌入被投影为在嵌入空间内彼此更靠近。为了准确且有效地学习嵌入空间，可以使用对比损失函数或三元组损失函数来训练神经网络。此外，为了进一步提高准确度和效率，可以使用采样技术(在此被称为批次样本)来在训练期间识别对更新神经网络的参数最有意义的嵌入。
训练神经网络用于车辆重新识别

[发明专利]改善摄像机的视频图像的方法-CN200880016295.4有效
发明人：黄健民;F·阿格达西 -专利权人：派尔高公司
申请日： 2008-03-26 - 公布日： 2010-03-24 - 主分类号： G03B17/00 文献下载
摘要：本发明公开了通过消除摄像机振动效应而改善视频图像的方法，包括步骤：获取参考帧；接收输入帧；确定针对输入帧的帧平移矢量；平移输入帧以产生重新对齐的帧；在空间域中对重新对齐的帧中的像素进行低通滤波；在空间域中对参考帧中的像素进行低通滤波；确定参考帧中的滤波后像素和重新对齐的帧中的滤波后像素之间的绝对差；如果绝对差小于预定阈值，在时域中对重新对齐的帧中的像素进行低通滤波以产生输出帧；及如果绝对差大于预定阈值，则将重新对齐的帧提供为输出帧。
改善摄像机视频图像方法

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