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1. 发明公开

EP4300367A3 LOGIKBAUSTEIN, INSBESONDERE ASIC, ZUR DURCHFÜHRUNG NEURONALER NETZWERKBERECHNUNGEN ZUM VERARBEITEN VON DATEN MITTELS EINES NEURONALEN NETZWERKS 审中-公开
公开(公告)号：EP4300367A3
公开(公告)日：2024-10-30
申请号：EP23189308.2
申请日：2020-11-05
申请人： EYYES GmbH
发明人： TRAXLER, Johannes , WUNDERLICH, Ilkay , SCHÖNFELD, Sven
IPC分类号： G06N3/0464 , G06N3/063
CPC分类号： G06N3/063 , G06N3/0464
摘要： Computerimplementiertes Verfahren zur Verarbeitung von Daten,
wobei die Eingangsdaten unter Anwendung einer Anzahl von ein Filterkriterium definierenden, seriell angeordneten Filter und unter Erstellung von Ergebnisdaten in mehreren seriellen oder parallelen Filterverfahrensschritten analysiert werden,
wodurch die dem Filterkriterium entsprechenden und Ergebniswerte umfassenden Ergebnisdaten erstellt werden,
wobei jeweils einem Filter ein Wichtungsfaktor zugewiesen ist, wobei
die Anzahl der Filter in den Filterverfahrensschritten konstant ist.

2. 发明公开

EP4410626A2 VERFAHREN ZUM ANZEIGEN UND/ODER BERECHNEN EINER RELATIVBEWEGUNG 审中-实审
公开(公告)号：EP4410626A2
公开(公告)日：2024-08-07
申请号：EP24177870.3
申请日：2020-05-13
申请人： EYYES GmbH
发明人： TRAXLER, Johannes
IPC分类号： B60W50/14
CPC分类号： B60Q9/008 , G01S5/01 , B60W50/14 , B60W2554/40220200201 , B60W2554/402620200201 , B60W2554/404120200201 , B60W2554/404520200201 , B60W30/0956 , B60W2420/40320130101
摘要： Verfahren zum Anzeigen und/oder Berechnen einer Relativbewegung eines zweiten bewegten Objektes (21) zu einem ersten bewegten Objekt (20),
wobei aus einer abgelaufenen ersten Positionsänderung (10) eine zukünftige erste Positionsänderung (14) des ersten Objektes (20) berechnet wird, und wobei
aus einer abgelaufenen zweiten Relativpositionsänderung (11) eine zukünftige zweite Relativpositionsänderung (12) des zweiten Objektes (20) berechnet wird,
welche zukünftige erste Positionsänderung (14) mit der zukünftigen zweiten Relativpositionsänderung (14) verglichen wird.

3. 发明公开

EP4300367A2 LOGIKBAUSTEIN, INSBESONDERE ASIC, ZUR DURCHFÜHRUNG NEURONALER NETZWERKBERECHNUNGEN ZUM VERARBEITEN VON DATEN MITTELS EINES NEURONALEN NETZWERKS 审中-实审
公开(公告)号：EP4300367A2
公开(公告)日：2024-01-03
申请号：EP23189308.2
申请日：2020-11-05
申请人： EYYES GmbH
发明人： TRAXLER, Johannes , WUNDERLICH, Ilkay , SCHÖNFELD, Sven
IPC分类号： G06N3/0464
摘要： Computerimplementiertes Verfahren zur Verarbeitung von Daten,
wobei die Eingangsdaten unter Anwendung einer Anzahl von ein Filterkriterium definierenden, seriell angeordneten Filter und unter Erstellung von Ergebnisdaten in mehreren seriellen oder parallelen Filterverfahrensschritten analysiert werden,
wodurch die dem Filterkriterium entsprechenden und Ergebniswerte umfassenden Ergebnisdaten erstellt werden,
wobei jeweils einem Filter ein Wichtungsfaktor zugewiesen ist, wobei
die Anzahl der Filter in den Filterverfahrensschritten konstant ist.

4. 发明公开

EP4410626A3 VERFAHREN ZUM ANZEIGEN UND/ODER BERECHNEN EINER RELATIVBEWEGUNG 审中-实审
公开(公告)号：EP4410626A3
公开(公告)日：2024-10-16
申请号：EP24177870.3
申请日：2020-05-13
申请人： EYYES GmbH
发明人： TRAXLER, Johannes
IPC分类号： B60W30/095 , B60Q9/00 , G01S5/00 , B60W50/14
CPC分类号： B60Q9/008 , G01S5/01 , B60W50/14 , B60W2554/40220200201 , B60W2554/402620200201 , B60W2554/404120200201 , B60W2554/404520200201 , B60W30/0956 , B60W2420/40320130101
摘要： Verfahren zum Anzeigen und/oder Berechnen einer Relativbewegung eines zweiten bewegten Objektes (21) zu einem ersten bewegten Objekt (20),
wobei aus einer abgelaufenen ersten Positionsänderung (10) eine zukünftige erste Positionsänderung (14) des ersten Objektes (20) berechnet wird, und wobei
aus einer abgelaufenen zweiten Relativpositionsänderung (11) eine zukünftige zweite Relativpositionsänderung (12) des zweiten Objektes (20) berechnet wird,
welche zukünftige erste Positionsänderung (14) mit der zukünftigen zweiten Relativpositionsänderung (14) verglichen wird.

5. 发明公开

EP4318317A3 LOGIKBAUSTEIN, INSBESONDERE ASIC, ZUR DURCHFÜHRUNG NEURONALER NETZWERKBERECHNUNGEN ZUM VERARBEITEN VON DATEN MITTELS EINES NEURONALEN NETZWERKS 审中-实审
公开(公告)号：EP4318317A3
公开(公告)日：2024-03-06
申请号：EP23218112.3
申请日：2020-11-05
申请人： EYYES GmbH
发明人： TRAXLER, Johannes , WUNDERLICH, Ilkay , SCHÖNFELD, Sven
IPC分类号： G06N3/0464 , G06N3/063
摘要： Computerimplementiertes Verfahren zum Verarbeiten von Daten mittels eines neuronalen Netzwerks (100), wobei das neuronale Netzwerk (100) zwischen einer Inputschicht (103) und einer Outputschicht (104) eine Vielzahl von ersten Schichten (101) aufweist, wobei bevorzugt vorgesehen ist, dass jeder ersten Schicht (101) der Vielzahl von ersten Schichten (101) Filter (105) zugeordnet sind und wobei
- in jeder ersten Schicht (101) der Vielzahl von ersten Schichten (101) in einem oder mehreren Kanälen aus Eingangsdaten - vorzugsweise unter Verwendung von der jeweiligen ersten Schicht (101) der Vielzahl von ersten Schichten (101) zugeordneten Filtern (105) - durch lineare Rechenoperationen Ergebnisdaten erzeugt werden, wobei die Eingangsdaten eine Eingangsdatengröße pro Kanal aufweisen
- bevorzugt vorgesehen ist, dass für jede erste Schicht (101) der Vielzahl von ersten Schichten (101) die Größen von rezeptiven Feldern der den ersten Schichten (101) zugeordneten Filter (105) kleiner sind als die Eingangsdatengröße pro Kanal jener ersten Schicht (101) der Vielzahl von ersten Schichten (101), welcher die Filter (105) jeweils zugeordnet sind und die Filter (105) die lineare Rechenoperation jeweils an unterschiedlichen Stellen der Eingangsdaten durchführen
- in zumindest einer ersten Schicht (101) der Vielzahl von ersten Schichten (101) auf die Ergebnisdaten eine nichtlineare Aktivierungsfunktion zur Erzeugung von Ergebnisdaten in Form von Aktivierungsergebnisdaten angewandt wird, wobei
- während eines Trainings des neuronalen Netzwerks (100) in der zumindest einen ersten Schicht (101) der Vielzahl von ersten Schichten (101), vorzugsweise in allen ersten Schichten (101) der Vielzahl von ersten Schichten (101), zur Erzeugung der Aktivierungsergebnisdaten eine nichtlineare Aktivierungsfunktion mit einem ersten Bildbereich (B 1) verwendet wird
- während eines Inferenzbetriebs des neuronalen Netzwerks (100) in der zumindest einen ersten Schicht (101) der Vielzahl von ersten Schichten (101), vorzugsweise in allen ersten Schichten (101) der Vielzahl von ersten Schichten (101), zur Erzeugung der Aktivierungsergebnisdaten eine nichtlineare Aktivierungsfunktion mit einem zweiten Bildbereich (B2) verwendet wird, wobei der zweite Bildbereich (B2) eine echte Teilmenge des ersten Bildbereichs (B1) bildet.

6. 发明公开

EP4318317A2 LOGIKBAUSTEIN, INSBESONDERE ASIC, ZUR DURCHFÜHRUNG NEURONALER NETZWERKBERECHNUNGEN ZUM VERARBEITEN VON DATEN MITTELS EINES NEURONALEN NETZWERKS 审中-实审
公开(公告)号：EP4318317A2
公开(公告)日：2024-02-07
申请号：EP23218112.3
申请日：2020-11-05
申请人： EYYES GmbH
发明人： TRAXLER, Johannes , WUNDERLICH, Ilkay , SCHÖNFELD, Sven
IPC分类号： G06N3/0464
摘要： Computerimplementiertes Verfahren zum Verarbeiten von Daten mittels eines neuronalen Netzwerks (100), wobei das neuronale Netzwerk (100) zwischen einer Inputschicht (103) und einer Outputschicht (104) eine Vielzahl von ersten Schichten (101) aufweist, wobei bevorzugt vorgesehen ist, dass jeder ersten Schicht (101) der Vielzahl von ersten Schichten (101) Filter (105) zugeordnet sind und wobei
- in jeder ersten Schicht (101) der Vielzahl von ersten Schichten (101) in einem oder mehreren Kanälen aus Eingangsdaten - vorzugsweise unter Verwendung von der jeweiligen ersten Schicht (101) der Vielzahl von ersten Schichten (101) zugeordneten Filtern (105) - durch lineare Rechenoperationen Ergebnisdaten erzeugt werden, wobei die Eingangsdaten eine Eingangsdatengröße pro Kanal aufweisen
- bevorzugt vorgesehen ist, dass für jede erste Schicht (101) der Vielzahl von ersten Schichten (101) die Größen von rezeptiven Feldern der den ersten Schichten (101) zugeordneten Filter (105) kleiner sind als die Eingangsdatengröße pro Kanal jener ersten Schicht (101) der Vielzahl von ersten Schichten (101), welcher die Filter (105) jeweils zugeordnet sind und die Filter (105) die lineare Rechenoperation jeweils an unterschiedlichen Stellen der Eingangsdaten durchführen
- in zumindest einer ersten Schicht (101) der Vielzahl von ersten Schichten (101) auf die Ergebnisdaten eine nichtlineare Aktivierungsfunktion zur Erzeugung von Ergebnisdaten in Form von Aktivierungsergebnisdaten angewandt wird, wobei
- während eines Trainings des neuronalen Netzwerks (100) in der zumindest einen ersten Schicht (101) der Vielzahl von ersten Schichten (101), vorzugsweise in allen ersten Schichten (101) der Vielzahl von ersten Schichten (101), zur Erzeugung der Aktivierungsergebnisdaten eine nichtlineare Aktivierungsfunktion mit einem ersten Bildbereich (B 1) verwendet wird
- während eines Inferenzbetriebs des neuronalen Netzwerks (100) in der zumindest einen ersten Schicht (101) der Vielzahl von ersten Schichten (101), vorzugsweise in allen ersten Schichten (101) der Vielzahl von ersten Schichten (101), zur Erzeugung der Aktivierungsergebnisdaten eine nichtlineare Aktivierungsfunktion mit einem zweiten Bildbereich (B2) verwendet wird, wobei der zweite Bildbereich (B2) eine echte Teilmenge des ersten Bildbereichs (B1) bildet.

7. 发明公开

EP3969341A1 VERFAHREN ZUM ANZEIGEN UND/ODER BERECHNEN EINER RELATIVBEWEGUNG 有权
公开(公告)号：EP3969341A1
公开(公告)日：2022-03-23
申请号：EP20727176.8
申请日：2020-05-13
申请人： EYYES GmbH
发明人： TRAXLER, Johannes
IPC分类号： B60W30/095 , B60Q9/00 , G01S5/00

8. 发明公开

EP3908984A1 VERFAHREN ZUR VERARBEITUNG VON EINGANGSDATEN 有权
公开(公告)号：EP3908984A1
公开(公告)日：2021-11-17
申请号：EP20810876.1
申请日：2020-11-05
申请人： EYYES GmbH
发明人： TRAXLER, Johannes , WUNDERLICH, Ilkay , SCHÖNFELD, Sven
IPC分类号： G06N3/04 , G06N3/063

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