丰田自动车株式会社池田拓也获国家专利权
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龙图腾网获悉丰田自动车株式会社申请的专利机器学习方法、机器学习系统以及计算机可读介质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：CN117077800B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202310534132.1，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权机器学习方法、机器学习系统以及计算机可读介质是由池田拓也设计研发完成，并于2023-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本机器学习方法、机器学习系统以及计算机可读介质在说明书摘要公布了：本公开涉及机器学习方法、机器学习系统以及计算机可读介质。本实施方式涉及的机器学习方法包括：使用合成图像训练识别器，基于由传感器拍摄到的拍摄图像，取得带标签的实际图像，在将带标签的实际图像输入到识别器的情况下的识别结果的至少一部分与标签一致的情况下，保存识别器的识别结果，通过使用包含多个将实际图像与合成图像结成对的数据集的数据集组进行机器学习，生成图像转换器，通过图像转换器将合成图像转换为实际图像，生成带标签的实际图像，基于带标签的实际图像训练识别器。
本发明授权机器学习方法、机器学习系统以及计算机可读介质在权利要求书中公布了：1.一种机器学习方法，包括： 1使用物体的第1合成图像，训练识别包含所述物体的位置姿势的物体信息的识别器； 2基于由图像传感器拍摄到的所述物体的拍摄图像，取得带第1标签的第1实际图像，所述第1标签不包含位置姿势信息； 3在将所述带第1标签的第1实际图像输入到所述识别器的情况下的识别结果的至少一部分与所述第1标签一致的情况下，保存所述第1实际图像与所述识别器的识别结果； 4通过使用所述识别器的识别结果生成与所述识别结果所包含的信息对应的第2合成图像，生成将所述第1实际图像与所述第2合成图像结成对的数据集； 5通过使用包含多个所述数据集的数据集组进行机器学习，生成将合成图像转换为实际图像的图像转换器； 6通过所述图像转换器将第3合成图像转换为实际图像，生成带第2标签的第2实际图像，所述第3合成图像的标签是随机生成的第2标签，所述第2标签包含物体的位置姿势信息、类别信息和个数信息； 7基于所述带第2标签的第2实际图像，训练所述识别器。
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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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