[发明专利]利用训练的神经网络的单组件数据处理系统和方法

权利要求书

1.一种单组件传感器数据处理系统，包括单个训练的传感器数据处理组件，并被配置为：

从传感器接收输入数据；

使用由所述单个训练的传感器数据处理组件体现的神经网络分析所述输入数据，其中，所述单个训练的传感器数据处理组件被训练以产生输出数据，所述单个训练的传感器数据处理组件近似于以流水线方式执行的多个特定于任务的转换；以及

在转换所述输入数据之后产生所述输出数据。

2.根据权利要求1所述的单组件传感器数据处理系统，其中，所述单组件传感器数据处理组件还被配置为：

向第二系统输出所述输出数据。

3.根据权利要求1所述的单组件传感器数据处理系统，其中，所述多个特定于任务的转换包括顺序执行的特定于传感器的转换。

4.根据权利要求1所述的单组件传感器数据处理系统，其中，所述输入数据包括原始数据。

5.根据权利要求1所述的单组件传感器数据处理系统，其中，所述输入数据包括已经历了至少一个预处理转换的数据。

6.一种用于处理数据的方法，包括：

配置神经网络以执行多个特定于任务的转换；

从传感器接收输入数据；

使用体现所述神经网络的单个训练的传感器数据处理组件来分析所述输入数据，其中，所述单个训练的传感器数据处理组件被训练以产生输出数据，所述单个训练的传感器数据处理组件近似于以流水线方式执行的多个特定于任务的转换；以及

在利用所述单个训练的传感器数据处理组件对所述输入数据进行转换之后，从所述单个训练的传感器数据处理组件中产生所述输出数据。

7.根据权利要求6所述的用于处理数据的方法，还包括：向第二系统输出所述输出数据。

8.根据权利要求6所述的用于处理数据的方法，其中，所述多个特定于任务的转换包括顺序执行的特定于传感器的转换。

9.根据权利要求6所述的用于处理数据的方法，其中，所述输入数据包括原始数据。

10.根据权利要求6所述的用于处理数据的方法，其中，所述输入数据包括已经历了至少一个预处理转换的数据。

11.一种用于训练神经网络的方法，所述神经网络由单个传感器数据处理组件体现，所述方法包括：

从至少一个传感器收集的输入数据集中接收输入数据；

从由传感器数据处理流水线系统创建的已处理数据集接收已处理数据，所述传感器数据处理流水线系统包括多个特定于任务的转换组件；以及

利用所述多个特定于任务的转换组件，训练由所述单个传感器数据处理组件体现的神经网络以近似于从所述输入数据到所述已处理数据的转换。

12.根据权利要求11所述的用于训练神经网络的方法，其中，所述输入数据集是预先收集的输入值数据集。

13.根据权利要求11所述的用于训练神经网络的方法，其中，所述输入数据集是实时收集的数据集。

14.根据权利要求11所述的用于训练神经网络的方法，其中，所述已处理数据包括实时处理的数据。

15.根据权利要求11所述的用于训练神经网络的方法，其中，所述已处理数据集是预先收集的数据集。

16.根据权利要求11所述的用于训练神经网络的方法，其中，所述输入数据包括原始数据。

17.根据权利要求11所述的用于训练神经网络的方法，其中，所述输入数据包括已经历了至少一个预处理转换的数据。

18.根据权利要求11所述的用于训练神经网络的方法，还包括：

去除与包括所述多个特定于任务的转换组件的所述传感器数据处理流水线系统相关联的硬件。