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公开(公告)号：CN111213189B
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN201880046764.0
申请日：2018-06-26
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 提供了用于集成驾驶员表情识别(174)和车辆内部环境(102,152)分类检测驾驶员(104)安全状况的方法、装置和系统。一种方法包括获取车辆驾驶员的图像和所述车辆的内部环境的图像。使用机器学习方法(112)，对所述图像进行处理，以对所述驾驶员的状况和所述车辆的所述内部环境(102,152)的状况进行分类。所述机器学习方法(112)包括通用卷积神经网络(general convolutional neural network，简称CNN)和带自适应滤波器的CNN。所述自适应滤波器是根据滤波器的影响确定的。所述分类结果将与预定阈值进行组合和比较，以确定是否可以根据现有信息做出决策。如果无法做出决策，则自动机学习请求更多信息，并根据所述组合的分类结果确定安全情况。根据所述安全确定情况向所述驾驶员提供告警(150)。
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公开(公告)号：CN113015981A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN201980068079.2
申请日：2019-04-23
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 一种用于控制系统的自学习的计算机实现的方法。该方法包括创建初始知识库。该方法使用该知识库学习第一原则。该方法创建从该知识库导出的初始控制命令。该方法生成用于该控制命令的约束。该方法通过执行具有该约束的该控制命令并观察反馈，执行约束强化学习以改善该控制命令。该方法基于该反馈来丰富该知识库。
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公开(公告)号：CN111213189A
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN201880046764.0
申请日：2018-06-26
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 提供了用于集成驾驶员表情识别(174)和车辆内部环境(102,152)分类检测驾驶员(104)安全状况的方法、装置和系统。一种方法包括获取车辆驾驶员的图像和所述车辆的内部环境的图像。使用机器学习方法(112)，对所述图像进行处理，以对所述驾驶员的状况和所述车辆的所述内部环境(102,152)的状况进行分类。所述机器学习方法(112)包括通用卷积神经网络(general convolutional neural network，简称CNN)和带自适应滤波器的CNN。所述自适应滤波器是根据滤波器的影响确定的。所述分类结果将与预定阈值进行组合和比较，以确定是否可以根据现有信息做出决策。如果无法做出决策，则自动机学习请求更多信息，并根据所述组合的分类结果确定安全情况。根据所述安全确定情况向所述驾驶员提供告警(150)。
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公开(公告)号：CN116685985A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202080107941.9
申请日：2020-12-21
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06N20/00
Abstract: 本发明技术公开了一种包括服务器和多个客户端设备的联合学习网络。所述服务器从所述多个客户端设备的子集中的每个客户端设备接收本地机器学习模型的参数集。来自所述子集中的所述每个客户端设备的所述参数集经过组合以生成集成参数集。然后，所述服务器计算所述集成参数集与所述子集中的每个客户端设备的所述参数集之间的参数差。所述服务器将反馈发送到所述子集中的每个客户端设备。所述反馈在客户端的反向传播期间应用。如果多次确定客户端的本地参数无效，则所述客户端将被设置为离群值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116685985B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202080107941.9
申请日：2020-12-21
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06N20/00
Abstract: 本发明技术公开了一种包括服务器和多个客户端设备的联合学习网络。所述服务器从所述多个客户端设备的子集中的每个客户端设备接收本地机器学习模型的参数集。来自所述子集中的所述每个客户端设备的所述参数集经过组合以生成集成参数集。然后，所述服务器计算所述集成参数集与所述子集中的每个客户端设备的所述参数集之间的参数差。所述服务器将反馈发送到所述子集中的每个客户端设备。所述反馈在客户端的反向传播期间应用。如果多次确定客户端的本地参数无效，则所述客户端将被设置为离群值。
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公开(公告)号：CN114450654B
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN201980100872.6
申请日：2019-10-09
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06F3/01 , G06T7/246 , G06T7/68 , G06V40/16 , G06V40/18 , G06V40/19 , G06V10/62 , G06V10/82 , G06N3/0442
Abstract: 本公开涉及用于检测跟踪眼睛注视的技术。装置包括可见波长相机、红外(IR)相机和一个或多个处理器。该一个或多个处理器被配置为根据从该IR相机捕获的IR数据生成人脸的三维(3D)点云，根据从可该见波长相机捕获的可见波长数据生成该人脸的二维图像，并基于该3D点云和该二维图像检测该人脸的对称平面。该对称平面将该3D点云分为两部分。该一个或多个处理器还被配置为基于该对称平面重建该3D点云，并基于该重建3D点云跟踪该人脸的眼睛注视。
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公开(公告)号：CN118715507A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202280091902.3
申请日：2022-04-05
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06F9/50
Abstract: 提供了一种高效的架构和方法，用于实现云计算处理资源的改进或优化。对于包括并行处理的机器学习计算，这些技术方案可以包括基于并行化指标对新近可用云处理资源进行再分配。这种改进的资源分配可以使用第一代价函数来改进或优化处理资源利用，并且可以使用第二代价函数来减少或最小化计算时间。这些代价函数可以使用图模型并行求解，以表征节点和边，从而改进或优化云计算处理资源的动态再分配。这可以用于提高任何处理器的总体云计算性能，并且可以实现在图形处理单元(graphical processing unit，GPU)中执行的卷积计算的特定改进。
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公开(公告)号：CN110998604B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN201880049697.8
申请日：2018-06-22
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/75 , G06V40/20 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明提供了多种系统和方法，以通过将对象分解成多个训练图像中的组件进行训练的学习模块来识别图像中对象。所述训练可以基于每个训练图像输入中的所述对象的整体对象分数、所述对象的每个组件的对象分数、所述对象的姿势以及所述对象的每个组件的姿势。附加系统和方法可以在各种应用中实现。
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公开(公告)号：CN114450654A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN201980100872.6
申请日：2019-10-09
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06F3/01 , G06T7/246 , G06T7/68 , G06V40/16 , G06V40/18 , G06V40/19 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本公开涉及用于检测跟踪眼睛注视的技术。装置包括可见波长相机、红外(IR)相机和一个或多个处理器。该一个或多个处理器被配置为根据从该IR相机捕获的IR数据生成人脸的三维(3D)点云，根据从可该见波长相机捕获的可见波长数据生成该人脸的二维图像，并基于该3D点云和该二维图像检测该人脸的对称平面。该对称平面将该3D点云分为两部分。该一个或多个处理器还被配置为基于该对称平面重建该3D点云，并基于该重建3D点云跟踪该人脸的眼睛注视。
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