公开(公告)号：CN116963951A

公开(公告)日：2023-10-27

申请号：CN202180095500.6

申请日：2021-03-22

Applicant: 三菱电机株式会社

Inventor： 佐藤匠 ,  森本卓尔 ,  田中元气

IPC: B60W60/00

Abstract: 本发明的控制装置包括：周围状况获取部(11)，其获取与控制对象设备周围的状况有关的周围状况信息；控制量推理部(12、12a)，其基于周围状况获取部(11)所获取到的周围状况信息，来推理控制对象设备的控制量，并且获取在推理控制量时使用的周围状况信息中的与关注区域有关的关注区域信息；物标检测部(13、13a)，其基于周围状况获取部(11)所获取到的周围状况信息，来检测存在于控制对象设备周围的物标的位置；以及可靠度判定部(14)，其基于控制量推理部(12、12a)所获取到的关注区域信息、与物标检测部(13、13a)所检测到的物标的位置有关的物标位置信息，来判定控制量推理部(12、12a)所推理出的控制量的可靠度。

公开(公告)号：CN115053280B

公开(公告)日：2024-05-03

申请号：CN202080095790.X

申请日：2020-02-17

Applicant: 三菱电机株式会社

Inventor： 奥田太郎 ,  田中元气

IPC: G08G1/16

Abstract: 本发明的模型生成装置包括：选择信息获取部(11)，该选择信息获取部(11)从可生成的多个神经网络模型中获取用于确定作为生成对象的对象模型的选择信息；模型确定部(12)，该模型确定部(12)基于由选择信息获取部(11)获取到的选择信息确定对象模型；权重获取部(13)，该权重获取部(13)获取由模型确定部(12)确定的对象模型的权重；以及模型生成部(14)，该模型生成部(14)基于定义了与多个神经网络模型的结构相关的结构信息和用于在该结构中映射权重的信息的权重映射、以及权重获取部(13)所获取到的权重来生成模型确定部(12)所确定的对象模型。

公开(公告)号：CN117501279A

公开(公告)日：2024-02-02

申请号：CN202180099129.0

申请日：2021-06-14

Applicant: 三菱电机株式会社

Inventor： 田中元气 ,  佐藤匠

IPC: G06N3/09 ,  G06T1/40

Abstract: 神经网络构建装置(NNK)包含：确定部(TO)，其根据用于构建神经网络模型(NNM)的构建条件(JJ)，确定能够分配给构成所述神经网络模型(NNM)的多个层(L)的多个运算(OP)；生成部(SE)，其对所述多个层(L)分别分配所述多个运算(OP)中的一个运算，由此生成运算的一个组合(EK)；第1判定部(HA1)，其判定根据所述分配的运算(OP)进行推理的、各运算的所需时间的合计即合计所需时间(GSJ)是否满足预定的要求所需时间(YSJ)；训练部(KU)，其训练具有所述生成的运算的一个组合(EK)的神经网络模型(NNM)；以及第2判定部(HA2)，其判定所述训练后的神经网络模型(NNM)推理的精度是否满足预定的要求推理精度(YSS)，在所述第1判定部(HA1)判定为所述合计所需时间(GSJ)不满足所述要求所需时间(YSJ)时、或所述第2判定部(HA2)判定为所述推理的精度(SS)不满足所述要求推理精度(YSS)时，所述生成部(SE)生成与所述运算的一个组合(EK)不同的、运算的其他组合(EK)。

公开(公告)号：CN115053280A

公开(公告)日：2022-09-13

申请号：CN202080095790.X

申请日：2020-02-17

Applicant: 三菱电机株式会社

Inventor： 奥田太郎 ,  田中元气

IPC: G08G1/16

Abstract: 本发明的模型生成装置包括：选择信息获取部(11)，该选择信息获取部(11)从可生成的多个神经网络模型中获取用于确定作为生成对象的对象模型的选择信息；模型确定部(12)，该模型确定部(12)基于由选择信息获取部(11)获取到的选择信息确定对象模型；权重获取部(13)，该权重获取部(13)获取由模型确定部(12)确定的对象模型的权重；以及模型生成部(14)，该模型生成部(14)基于定义了与多个神经网络模型的结构相关的结构信息和用于在该结构中映射权重的信息的权重映射、以及权重获取部(13)所获取到的权重来生成模型确定部(12)所确定的对象模型。