[发明专利]用于自主机器应用的使用地图信息增强的地面实况数据的神经网络训练在审
| 申请号： | 202080041221.7 | 申请日： | 2020-04-03 |
| 公开（公告）号： | CN113906271A | 公开（公告）日： | 2022-01-07 |
| 发明（设计）人： | M·博亚尔斯基;U·穆勒;B·菲尔纳;A·阿克巴扎德 | 申请（专利权）人： | 辉达公司 |
| 主分类号： | G01C21/30 | 分类号： | G01C21/30;G01C21/36;G06N3/08;G05D1/02;G06K9/00 |
| 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： | 在各种示例中，由自主机器的一个或更多个传感器生成的训练传感器数据可以被定位为高清(HD)地图数据，在实施例中，用于例如自动地增强和/或生成地面实况数据。地面实况数据可与训练传感器数据相关联，用于训练一个或更多个深度神经网络(DNN)以计算与自主机器操作相对应的输出——例如对象或特征检测、道路特征检测和分类、等待条件识别和分类等。因此，可以在训练期间利用高清地图数据，以便DNN在部署中可以帮助自主机器安全地导航环境，而无需依赖于高清地图数据这样做。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 自主 机器 应用 使用 地图 信息 增强 地面 实况 数据 神经网络 训练 | ||
【主权项】：
暂无信息
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