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龙图腾网获悉罗伯特·博世有限公司申请的专利借助于神经卷积网络处理传感器数据的方法和设备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：CN112541567B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202010988108.1，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权借助于神经卷积网络处理传感器数据的方法和设备是由A·斯摩德斯;I·索斯诺维;K·格劳;M·斯玛加设计研发完成，并于2020-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本借助于神经卷积网络处理传感器数据的方法和设备在说明书摘要公布了：借助于神经卷积网络处理传感器数据的方法和设备。该计算机实现的方法包括通过卷积网络的多个连续的层来处理传感器数据，其中卷积网络具有：卷积过滤器层，其接收至少一个具有输入数据值的输入矩阵；实现第一过滤器矩阵，其通过用第一权重加权的过滤器基函数总和给定；针对变换参数的相应值，通过将由变换参数进行参数化的变换公式应用于第一权重而从第一权重中计算出至少一个第二权重；针对每个第二权重，通过计算用该第二权重加权的过滤器基函数总和来确定相应的第二过滤器矩阵；以及将输入矩阵与第一过滤器矩阵和每个第二过滤器矩阵进行卷积运算，从而为每个过滤器矩阵产生具有输出数据值的输出矩阵，以及合并输出矩阵的聚合层。

本发明授权借助于神经卷积网络处理传感器数据的方法和设备在权利要求书中公布了：1.一种用于借助于卷积网络处理图像数据以将图像分类为预定义数量的类别的计算机实现的方法，其中通过所述卷积网络的多个连续的层来处理所述图像数据，其中所述卷积网络包括输入层、卷积过滤器层、聚合层和输出层，其中所述方法包括： -通过所述输入层接收输入图像； -通过所述卷积过滤器层接收至少一个具有输入数据值的输入矩阵，其中所述输入矩阵对应于所述输入图像的像素值； -将所述输入矩阵与第一过滤器矩阵和每个第二过滤器矩阵进行卷积，使得对于每个过滤器矩阵产生具有输出数据值的输出矩阵，其中所述第一过滤器矩阵通过用第一权重加权的过滤器基函数总和给定，其中通过针对变换参数的相应值将由所述变换参数进行参数化的变换公式应用于所述第一权重而从所述第一权重中计算出至少一个第二权重，以及其中针对每个第二权重，通过计算用该第二权重加权的过滤器基函数总和来确定相应的第二过滤器矩阵； -通过所述聚合层组合所述输出矩阵；以及 -通过所述输出层输出具有最高概率的类别， 其中所述变换参数是缩放参数，并且所述卷积过滤器层通过应用所述变换公式来计算所述第二权重，使得所述第二过滤器矩阵是所述第一过滤器矩阵的缩放，其中所述缩放的强度通过所述缩放参数给定。

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