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龙图腾网获悉罗伯特·博世有限公司申请的专利用于估计神经网络的全局不确定性的方法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：CN112149821B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202010587459.1，技术领域涉及：G06N3/0895；该发明授权用于估计神经网络的全局不确定性的方法是由O·维勒斯;S·祖德霍尔特;S·拉法特尼亚;S·阿布雷希特设计研发完成，并于2020-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于估计神经网络的全局不确定性的方法在说明书摘要公布了：本发明描述一种用于估计计算机实现的主神经网络的输出数据的全局不确定性的方法，其包括以下步骤：确定102第一量度，第一量度量化主神经网络的当前输入数据遵循与用于训练主神经网络的数据的分布相同的分布的程度；生成103第二量度，第二量度量化主神经网络在其自身的基于输入数据的预测中的确定性，尤其通过使用至少一种贝叶斯方法、例如贝叶斯神经网络或基于集成的方法生成第二量度；基于输入数据中的类区分特征的估计以及该特征与类激活概率分布的比较，确定104第三量度，尤其其中，在主神经网络的训练期间，基于估计的类区分特征创建类激活概率分布；基于第一量度、第二量度和第三量度中的至少两个量度，确定105全局不确定性。

本发明授权用于估计神经网络的全局不确定性的方法在权利要求书中公布了：1.一种用于估计至少部分地自动化的车辆的感知系统的计算机实现的主神经网络的输出数据的全局不确定性的方法，所述至少部分地自动化的车辆基于所述全局不确定性来控制，所述方法包括以下步骤： 确定102第一量度，所述第一量度量化主神经网络的当前输入数据与用于训练主神经网络的数据遵循相同分布的程度，所述输入数据来自至少一个传感器； 生成103第二量度，所述第二量度量化主神经网络在其自身的基于输入数据的预测中的确定性； 基于输入数据中的类区分特征的估计以及所述特征与类激活概率分布的比较，确定104第三量度，其中，类激活概率分布在主神经网络的训练期间基于估计的类区分特征被创建，其中，通过使用激活热图计算缩放的和或未缩放的特征来估计类区分特征，其中，将检测到的对象的缩放的激活热图与类激活热图进行比较，所述类激活热图是在训练期间针对所有检测的对象计算的，然后类激活热图按类和或按像素被组合以便获得类激活概率分布； 基于第一量度、第二量度和第三量度中的至少两个量度，确定105全局不确定性。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人罗伯特·博世有限公司，其通讯地址为：德国斯图加特；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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