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龙图腾网获悉华为技术有限公司申请的专利用于训练自学习图像处理系统的方法和传感器组件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：CN117099110B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202180094998.4，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权用于训练自学习图像处理系统的方法和传感器组件是由费里特·乌泽尔;穆萨布·本内哈尔;尹涛;德兹米特里·齐什库设计研发完成，并于2021-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于训练自学习图像处理系统的方法和传感器组件在说明书摘要公布了：提供了一种训练卷积神经网络的方法。所述方法包括提供由传感器获得的传感器图像。所述传感器能够确定到所述传感器图像中对象的距离和所述对象的尺寸。所述方法包括提供由相机104、206获得的相机图像。所述传感器图像和所述相机图像属于相同的环境。所述方法包括：对于提供环境的不同视图的多个传感器图像，使用训练后的卷积神经网络提取传感器图像的一个或多个传感器图像特征，并使用所述传感器图像与相机图像之间的刚性变换将所述一个或多个传感器图像特征投影到2d图像平面。所述方法包括使用作为标签的投影的传感器图像特征和所述相机图像来训练所述卷积神经网络以识别评估相机图像中的重复结构。

本发明授权用于训练自学习图像处理系统的方法和传感器组件在权利要求书中公布了：1.一种训练卷积神经网络的方法，其特征在于，所述方法包括： 提供由传感器102、204获得的第一传感器图像和第二传感器图像，所述传感器102、204能够确定到所述第一传感器图像和第二传感器图像中对象的距离和所述对象的尺寸；并提供由相机104、206获得的相机图像，所述第一传感器图像、所述第二传感器图像和所述相机图像具有相同的环境，所述环境具有至少一种类型的重复结构，所述方法包括： 对于提供所述环境的不同视图的多个传感器图像： 提取所述第一传感器图像的一个或多个第一传感器图像特征，所述第一传感器图像特征连接到所述环境的一个或多个边界平面， 利用一个或多个第一传感器图像特征提取所述第二传感器图像的一个或多个第二传感器图像特征； 使用所述第二传感器图像与所述相机图像之间的刚性变换将所述一个或多个第二传感器图像特征投影到2d图像平面， 标记投影到所述2d图像平面的所述一个或多个第二传感器图像特征，使用所述投影的一个或多个第二传感器图像特征和所述相机图像来训练所述卷积神经网络以识别评估相机图像中的重复结构。

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