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龙图腾网获悉华为技术有限公司申请的专利使用卷积神经网络(CNN)来处理包括由用于测量距离的2D或3D传感器提供的空间信息的扫描的数据流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：CN115836299B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202080101444.8，技术领域涉及：G06V10/94；该发明授权使用卷积神经网络(CNN)来处理包括由用于测量距离的2D或3D传感器提供的空间信息的扫描的数据流是由德米特里·阿赫米洛维奇·克兹布林;米哈伊尔·皮勒斯基;谢尔盖·瓦列维奇·莫罗佐夫;韩新利;吴祖光;周鹏设计研发完成，并于2020-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本使用卷积神经网络(CNN)来处理包括由用于测量距离的2D或3D传感器提供的空间信息的扫描的数据流在说明书摘要公布了：本发明涉及一种用于处理包括由用于测量距离的2D或3D传感器2提供的空间信息的扫描的数据流的设备1，其中，所述设备1用于在推理阶段中使用卷积神经网络ConvolutionalNeuralNetwork，CNN3。所述CNN包括第一层L1和在所述第一层L1之下的一个或多个其它层L2a、L2b以及用于存储相应上一层L1、L2的输出张量的一个或多个第一缓冲区4a。所述设备1还用于：将由所述2D或3D传感器2以当前张量epcti的形式提供的当前扫描的数据输入到所述CNN3中；根据所述上一层L1、L2a的源自所述当前扫描的数据的当前输出张量a1ti、a2ti和所述上一层L1、L2a的先前输出张量a1ti–1、a2ti–1，在每个其它层L2a、L2b中执行一个或多个卷积操作。所述上一层L1、L2a的先前输出张量a1ti–1、a2ti–1是存储在所述一个或多个第一缓冲区4a中的相应第一缓冲区4a中的最新张量，并且源自紧接于所述当前扫描的数据之前输入到所述CNN的先前扫描的数据。此外，所述设备1还用于将所述上一层L1、L2a的当前输出张量a1ti、a2ti作为最新张量存储在所述相应第一缓冲区4a中。

本发明授权使用卷积神经网络(CNN)来处理包括由用于测量距离的2D或3D传感器提供的空间信息的扫描的数据流在权利要求书中公布了：1.一种用于处理包括由用于测量距离的2D或3D传感器2提供的空间信息的扫描的数据流的设备1，其特征在于，所述设备1用于： 在推理阶段中使用卷积神经网络ConvolutionalNeuralNetwork，CNN3，其中，所述CNN包括第一层L1和在所述第一层L1之下的一个或多个其它层L2a、L2b、L2c以及用于存储相应上一层L1、L2a、L2b的输出张量的一个或多个第一缓冲区4a； 将由所述2D或3D传感器2以当前张量epcti的形式提供的当前扫描的数据pcti输入到所述CNN3中； 根据所述上一层L1、L2a、L2b的源自所述当前扫描的数据pcti的当前输出张量a1ti、a2ti、a3ti和所述上一层L1、L2a、L2b的先前输出张量a1ti–1、a2ti–1、a3ti–1，在每个其它层L2a、L2b、L2c中执行一个或多个卷积操作，其中， 所述上一层L1、L2a、L2b的先前输出张量a1ti–1、a2ti–1、a3ti–1是存储在所述一个或多个第一缓冲区4a中的相应第一缓冲区4a中的最新张量，并且源自紧接于所述当前扫描的数据pcti之前输入到所述CNN的先前扫描的数据； 将所述上一层L1、L2a、L2b的当前输出张量a1ti、a2ti、a3ti作为最新张量存储在所述相应第一缓冲区4a中。

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