罗伯特·博世有限公司O·维勒斯获国家专利权
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龙图腾网获悉罗伯特·博世有限公司申请的专利用于确定探测到的对象的信任值的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN112149491B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202010606527.4，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权用于确定探测到的对象的信任值的方法是由O·维勒斯;S·祖德霍尔特;S·拉法特尼亚;S·阿布雷希特设计研发完成，并于2020-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本用于确定探测到的对象的信任值的方法在说明书摘要公布了：说明一种用于确定借助经训练的神经元网络在输入图像中探测到的一个类别的对象的信任值的方法，该方法具有以下步骤：借助神经元网络的一个层的多个输出图像为探测到的对象的类别创建激活签名S1，其中，将输入图像提供给神经元网络的输入端；将激活签名缩放S2到输入图像的大小；将缩放后的激活签名的对象部分与神经元网络的训练数据组的相同类别的所有对象的激活签名分布进行比较S3，以确定信任值。本发明还涉及一种用于确定在训练数据组的多个输入图像中所探测到的对象的类别的激活签名分布的方法以及一种相应的设备、计算机程序和计算机可读的存储介质。
本发明授权用于确定探测到的对象的信任值的方法在权利要求书中公布了：1.一种计算机实现的用于确定借助经训练的神经元网络在输入图像中探测到的一个类别的对象的信任值的方法，所述方法具有以下步骤： 将所述输入图像提供给所述神经元网络的输入端； 借助所述神经元网络的一个层的多个输出图像为所探测到的对象的所述类别创建S1激活签名；其中，借助以下步骤来确定所探测到的一个类别的对象的激活签名： 借助梯度法来计算所述神经元网络的所述层的所述多个输出图像中的每个单个输出图像对于所探测到的对象的分类的重要性； 将每个输出图像以其各自的重要性加权； 将加权后的所述多个输出图像组合； 将激活函数应用到组合的多个加权输出图像上，以放大对所述分类有积极影响的特征，以便确定所述激活签名； 将所述激活签名缩放S2到所述输入图像的大小； 将缩放后的激活签名的对象部分与所述神经元网络的训练数据组的相同类别的所有对象的激活签名分布进行比较S3，以确定所述信任值，以便检查经训练的神经元网络在对象识别中的预测的可信度。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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