[发明专利]自主机器应用中使用RADAR传感器检测障碍物的深度神经网络在审
| 申请号： | 202011294650.3 | 申请日： | 2020-11-18 |
| 公开（公告）号： | CN112825134A | 公开（公告）日： | 2021-05-21 |
| 发明（设计）人： | A·波波夫;N·斯莫良斯基;R·奥迪家;S·默里;T·韦克尔;D·尼斯特;J·佩瑟尔;R·巴尔加瓦;S·奥 | 申请（专利权）人： | 辉达公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G01S13/931;G01S17/931;G01C21/16 |
| 代理公司： | 北京市磐华律师事务所 11336 | 代理人： | 刘娟 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本发明公开了自主机器应用中使用RADAR传感器检测障碍物的深度神经网络，在各个示例中，可以训练一个或更多个深度神经网络(例如，卷积神经网络)，以从三维(3D)空间的RADAR数据中检测移动或静止障碍物。在一些实施例中，可以从LIDAR数据生成用于一个或更多个神经网络的地面真实训练数据。更具体地，可以用RADAR和LIDAR传感器观察场景，以收集特定时间片的RADAR数据和LIDAR数据。RADAR数据可以用于输入训练数据，并且与RADAR数据相同或最接近的时间片相关联的LIDAR数据可以用识别要检测的对象的地面真实标签来注释。LIDAR标签可以传播到RADAR数据，并且可以省略包含少于一些阈值数量的RADAR检测的LIDAR标签。(剩余的)LIDAR标签可用于生成地面真实数据。 | ||
| 搜索关键词： | 自主 机器 应用 使用 radar 传感器 检测 障碍物 深度 神经网络 | ||
【主权项】：
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