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使用一个或更多个神经网络进行视线检测

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摘要

描述了使用包括那些对象的数字表示的图像来确定对象的位置的设备、系统和技术。在至少一个实施例中，独立于用于检测那些乘员的一个或更多个传感器的位置来确定车辆的一个或更多个乘员的视线。

公开/公告号CN112389443A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-02-23

原文格式PDF
申请/专利权人辉达公司;
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申请/专利号CN202010089073.8
发明设计人胡锋;N·阿瓦达汗纳姆;任育卓;S·雅达瓦德卡;S·西瓦拉曼;江海荣;吴斯玥;
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申请日2020-02-12
分类号B60W40/08(20120101);B60W50/00(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/08(20060101);G06N20/00(20190101);
代理机构11336 北京市磐华律师事务所;
代理人高伟
地址美国加利福尼亚州
入库时间 2023-06-19 09:57:26

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2022-07-01

实质审查的生效 IPC(主分类):B60W40/08 专利申请号:2020100890738 申请日:20200212

实质审查的生效

1. 使用一个或更多个神经网络进行视线检测 [P] . 中国专利： CN112389443A . 2021-02-23
2. 使用一个或更多个神经网络进行弱监督的对象检测 [P] . 中国专利： CN112101083A . 2020-12-18
3. Line-of-sight detection using one or more neural networks [P] . JP2021033997A . 2021-03-01

机译：使用一个或多个神经网络的视线检测
4. DETECTING ONE OR MORE OBJECTS IN AN IMAGE, OR SEQUENCE OF IMAGES, AND DETERMINING A CATEGORY AND ONE OR MORE DESCRIPTORS FOR EACH OF THE ONE OR MORE OBJECTS, GENERATING SYNTHETIC TRAINING DATA, AND TRAINING A NEURAL NETWORK WITH THE SYNTHETIC TRAINING DATA [P] . US2021133426A1 . 2021-05-06

机译：检测图像中的一个或多个对象，或图像序列，以及针对每个或多个对象的每个对象确定类别和一个或多个描述符，并使用合成训练数据训练神经网络
5. DETECTING ONE OR MORE OBJECTS IN AN IMAGE, OR SEQUENCE OF IMAGES, AND DETERMINING A CATEGORY AND ONE OR MORE DESCRIPTORS FOR EACH OF THE ONE OR MORE OBJECTS, GENERATING SYNTHETIC TRAINING DATA, AND TRAINING A NEURAL NETWORK WITH THE SYNTHETIC TRAINING DATA [P] . 美国专利： US2019102601A1 . 2019-04-04

机译：检测图像中的一个或多个对象或图像序列，并确定一个或多个对象中的每一个的类别和一个或多个描述者，生成综合训练数据，并利用该综合训练神经网络