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在各种示例中,训练深度神经网络(DNN)以便仅使用图像数据在部署中准确地预测对象和障碍之间的距离。可以使用来自任何数量的深度预测传感器的传感器数据产生和编码DNN的地面实况数据训练DNN,所述深度预测传感器例如不限于RADAR传感器,LIDAR传感器和/或SONAR传感器。在各种实施例中可以使用相机自适应算法,以使DNN适用于与具有不同参数(例如改变视场)的相机生成的图像数据。在一些示例中,可以对DNN的预测执行后处理安全边界操作,以确保预测落入安全允许的范围内。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113454636 A
(43)申请公布日 2021.09.28
(21)申请号 201980085815.5 T ·科伊维斯托 D ·尼斯特
(22)申请日
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