[發明專利]在自主駕駛應用中使用神經網絡執行故障檢測

在審

• 申請號: 202110041653.4
• 申請日: 2021-01-13
• 公開（公告）號: CN113139642A
• 公開（公告）日: 2021-07-20
• 發明（設計）人: R·布拉姆利;P·P·雪瓦尼;N·薩克塞納
• 申請（專利權）人: 輝達公司
• 主分類號: G06N3/04
• 分類號: G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00;G06F21/16;G01C21/28
• 代理公司: 北京市磐華律師事務所 11336
• 代理人: 高偉

1.一種方法，包括：

生成表示由傳感器捕獲的傳感器數據的第一數據和表示附加到所述傳感器數據的一個或更多個圖案的第二數據；

將所述第一數據和所述第二數據應用于神經網絡；

使用所述神經網絡計算表示預測的第三數據，所述預測與由所述第一數據和所述第二數據表示的一個或更多個特征相對應；

將所述第三數據與第四數據進行比較，所述第四數據表示與由所述第二數據表示的所述一個或更多個圖案相對應的預期預測；以及

當與所述一個或更多個圖案相對應的所述預期預測在所述神經網絡的預測中表示時，確定所述預測是準確的。

2.根據權利要求1所述的方法，其中所述神經網絡被訓練用于對象檢測，所述一個或更多個特征對應于一個或更多個對象，所述預期預測對應于所述一個或更多個圖案的實際位置，所述預測對應于由所述第二數據表示的所述一個或更多個對象的預測位置，并且針對所述一個或更多個圖案中的每個圖案，所述比較包括：確定所述預測位置中的一預測位置是否對應于所述圖案的實際位置。

3.根據權利要求2所述的方法，其中所述預測還對應于與所述一個或更多個對象中的每一個相關聯的類別標簽。

4.根據權利要求3所述的方法，其中確定所述神經網絡的所述預測是準確的還包括：確定預測的所述類別標簽是否與圖案類別標簽相對應，所述圖案類別標簽對應于所述一個或更多個圖案中的每個圖案。

5.根據權利要求1所述的方法，其中當與所述一個或更多個圖案相對應的所述預期預測未在所述神經網絡的所述預測中表示時，確定與所述神經網絡的處理相對應的硬件具有暫時性故障。

6.根據權利要求1所述的方法，其中當與所述一個或更多個圖案相對應的所述預期預測在所述神經網絡的所述預測中表示時，使用所述神經網絡的所述預測執行一個或更多個操作。

7.根據權利要求6所述的方法，其中所述傳感器是車輛的圖像傳感器，并且所述一個或更多個操作與所述車輛的半自主駕駛或自主駕駛功能相關聯。

8.根據權利要求1所述的方法，其中當與所述一個或更多個圖案相對應的所述預期預測未在所述神經網絡的所述預測中表示時，暫停或終止一個或更多個操作的執行。

9.根據權利要求1所述的方法，其中在所述第一數據和所述第二數據的每個迭代中，相對于所述第一數據和所述第二數據的先前迭代改變所述一個或更多個圖案中的至少一個圖案的位置、數量或圖案類別中的至少一個。

10.一種方法，包括：

將表示由至少一個傳感器捕獲的多個傳感器數據實例的第一數據應用到神經網絡；

在將所述第一數據應用到所述神經網絡期間，將表示簽名輸入的第二數據間歇地應用到所述神經網絡；

將表示至少部分地基于所述第二數據計算的所述神經網絡的輸出的第三數據與表示至少部分地基于所述第二數據的所述神經網絡的預期輸出的第四數據進行比較；以及

當所述輸出對應于所述預期輸出時，確定所述神經網絡的所述預測是準確的。

11.根據權利要求10所述的方法，其中當所述輸出不對應于所述預期輸出時，確定與所述神經網絡的處理相對應的硬件具有永久性故障。

12.根據權利要求10所述的方法，其中當所述輸出對應于所述預期輸出時，所述神經網絡的預測用于執行一個或更多個操作。

13.根據權利要求10所述的方法，其中間歇地應用所述第二數據包括：以時間間隔或所述多個傳感器數據實例中的每x個中的一個來應用所述第二數據。