股票啦 www.gupiaola.com 今年05月17日报导：特斯拉汽车专利权：运用加强型监控摄像头图象高效率训炼神经元网络 _ 新浪股票

上年年末，有信息称特斯拉汽车回收了一家专为无人驾驶小车产品研发“深层神经元网络”(DNN)的新成立公司DeepScale，但是未公布回收额度。该企业所关心的测算环保型深度神经网络系统软件也是特斯拉汽车所关心的一个行业，而特斯拉汽车决策自主研发电子计算机(512720)集成ic，为其无人驾驶手机软件出示适用。就在特斯拉汽车于今年十月回收DeepScale几日以后，特斯拉汽车就申请办理了一项专利权，申请专利人就包含DeepScale企业的三名组员：Matthew Cooper、Paras Jain和Harsimran Singh Sidhu。

据外媒报道，此项专利权名叫“运用加强型数据信息训炼设备实体模型的系统软件和方式 ”(Systems and Methods for Training Machine Models with Augmented Data)，于当地时间四月份中旬被宣布发布。

特斯拉汽车都配置了一组监控摄像头，可以为车子出示遮盖全方位视线的图象。在专利权文档中，特斯拉汽车表明，用以训炼神经元网络的图象一般由不一样的控制器捕捉，而该类控制器有时候会具备不一样的特点。比如，在特斯拉汽车的三个前摄像头中，每一个监控摄像头的视场和检测间距都不一样。

但是，特斯拉汽车在全新专利权中明确提出了一个系统软件，能够 让该企业选用优化方法解决该类图象，即根据加强型数据信息，对神经元网络开展灵便且普遍的训炼，即便配置了不一样规格型号监控摄像头的车子都可以保证。

(图片出处：electrek.co)

特斯拉汽车表明：“加强型数据信息可以使模型预测普遍化，并提高模型预测的特性，尤其是在图象有暗黑、被挡住或是没法出示被检测物块的清楚主视图的状况下，而该类方式 非常适用物块检测和无人驾驶小车。除此之外，在别的情景中，如果有许多 机器设备配备了同样监控摄像头也十分有效。因为该类机器设备将会配置了朝向特殊方位的特殊控制器模块，将会会搜集明确配备的训炼数据信息，一个实体模型将会会运用搜集而成的训炼数据信息的增强版开展训炼，而早已获得训炼的实体模型将会会布署至有同样配备的机器设备上。”

此项专利权最引人注意的一点是选用“剪贴”(cutouts)法，可以让特斯拉汽车的神经元网络运用历经提升的一组图象开展训炼。特斯拉汽车Autopilot前技术工程师Eshak Mir曾暗示着，特斯拉汽车已经重新写过Autopilot，将有利于让车子全部监控摄像头的图象展现在“一个主视图中”。该全过程有利于特斯拉汽车开展三d标识，非常是用以图象是铺贴在一起的神经元网络训炼。

专利权文档中表明：“该类图象将会会用”剪贴“作用获得提高，该作用会删掉初始图象中的一部分，随后运用别的图象內容，如特定的色调、模糊不清的內容、噪音或另一幅图象的內容来替代该一部分。剪贴掉的图象內容总数、尺寸、地区和更换的內容会各式各样，将会会根据图象的标识(如图象中很感兴趣地区或是物块的界限框)等开展剪贴。”

特斯拉汽车的总体目标是尽早发布功能完善的自动式安全驾驶模块(FSD)，虽然该企业延迟了预计于今年底发布的方案，该企业CEO埃隆马斯克(Elon Musk)仍对该方案十分开朗。但是，埃隆马斯克也的确表明特斯拉汽车已经对Autopilot开展基本重新写过，重新写过工作中的一个关键一部分涉及重新写过Autopilot关键基本编码及其发布三d标识。