LIDAR-BASIERTE OBJEKTDETEKTION UND -KLASSIFIKATION

    公开(公告)号:DE102019118999A1

    公开(公告)日:2020-02-20

    申请号:DE102019118999

    申请日:2019-07-12

    Applicant: INTEL CORP

    Abstract: Hierin sind verschiedene Systeme und Verfahren zum Implementieren einer LiDAR-basierten Objektdetektion und -klassifikation beschrieben. Ein Objektdetektionssystem beinhaltet eine Merkmals extraktion-und-Objektidentifikation(FEOI)-Schaltung, die ausgelegt ist zum: Empfangen von segmentierten Daten einer Umgebung rund um das Objektdetektionssystem, wobei die segmentierten Daten unter Verwendung eines LiDAR(Light Imaging Detection and Ranging)-Systems erhalten werden, das bezüglich einer Fahrtrichtung orientiert ist; Berechnen von räumlichen und strukturellen Parametern eines Segments der segmentierten Daten; und Verwenden der räumlichen und strukturellen Parameter mit einem Maschinenlernmodell, um eine Klassifikation des Segments zu erhalten.

    RESSOURCENZUTEILUNG BASIEREND AUF ANWENDBAREM SERVICE LEVEL AGREEMENT

    公开(公告)号:DE102020132078A1

    公开(公告)日:2021-07-29

    申请号:DE102020132078

    申请日:2020-12-02

    Applicant: INTEL CORP

    Abstract: Hierin beschriebene Beispiele stellen einen Speicher und zumindest einen Prozessor, der mit dem Speicher gekoppelt ist, bereit. Der zumindest eine Prozessor zeigt eine Vorhersage eines Performance-Ziel-Fehlers basierend auf Performanceüberwachung von dem zumindest einen Prozessor an. Das Performance-Ziel kann auf einem Service Level Agreement (SLA) basieren. Die Performance-Überwachung kann sich auf Kernaktivität oder -Inaktivität beziehen. Ein trainiertes Maschinelles-Lernen- (ML-) Modell kann verwendet werden, um Performance-Ziel-Fehler basierend auf Performance-Überwachung von dem zumindest einen Prozessor herzuleiten. Das ML-Modell kann unter Verwendung einer Simulation von Verkehr trainiert werden, einen kompakten Satz von Performance-Überwachungsindikatoren zu verwenden. Minderungsmaßnahmen können stattfinden, um eine Verletzung des SLAs zu vermeiden.

    VERFAHREN UND EINRICHTUNGEN ZUR DIREKTEN ÜBERTRAGUNG VON DATEN ZWISCHEN NETZWERKVERBUNDENEN VORRICHTUNGEN

    公开(公告)号:DE102023210667A1

    公开(公告)日:2024-12-05

    申请号:DE102023210667

    申请日:2023-10-27

    Applicant: INTEL CORP

    Abstract: Es sind Systeme, Einrichtungen, Herstellungsartikel und Verfahren offenbart, die die Übertragung von Daten zwischen netzwerkverbundenen Vorrichtungen leiten, einschließlich einer Schnittstellenschaltungsanordnung, Anweisungen und einer programmierbare Schaltungsanordnung, um die Anweisungen zu instanziieren und/oder auszuführen, um die Schnittstellenschaltungsanordnung zu veranlassen, ein neuronales Netzwerk (NN) für eine erste Vorrichtung einer ersten Kombination von Vorrichtungen zu identifizieren, die einer ersten Netzwerktopologie entsprechen, die erste Vorrichtung zu veranlassen, erste Daten mit einem ersten Abschnitt des NN zu verarbeiten, und eine zweite Vorrichtung einer zweiten Kombination von Vorrichtungen zu veranlassen, zweite Daten mit einem zweiten Abschnitt des NN zu verarbeiten, wobei die zweite Kombination von Vorrichtungen einer zweiten Netzwerktopologie entspricht.

    SYSTEM FOR DETERMINING SCALING IN A BOILER
    5.
    发明公开

    公开(公告)号:EP3183510A4

    公开(公告)日:2018-04-18

    申请号:EP15833350

    申请日:2015-06-10

    Applicant: INTEL CORP

    CPC classification number: F22B37/38 F22B1/284 G01M99/00

    Abstract: The present disclosure is directed to a system for determining scaling in a boiler. At least one sensor may monitor a boiler during operation and provide sensor data to a boiler monitoring module including a boiler scaling determination module that may determine an amount of scaling in the boiler. Example sensor data may comprise power input, a temperature of liquid in the boiler and an air temperature within an enclosure housing the boiler. The boiler monitoring module may determine thermal energy transfer to the boiler based on the liquid and enclosure temperatures. A machine learning engine may determine a rate of thermal energy transfer to the liquid in view of the power input, the rate of thermal energy transfer being evaluated by the machine learning engine to identify delay in the rate of thermal energy transfer that quantifies an amount of scaling in the boiler.

    BESCHLEUNIGUNG DER DATENVERARBEITUNG ZUR OBJEKTDETEKTION

    公开(公告)号:DE102020107029A1

    公开(公告)日:2020-10-01

    申请号:DE102020107029

    申请日:2020-03-13

    Applicant: INTEL CORP

    Abstract: Räumliche Daten können entlang einer Achse der zweiten Dimension in ein erstes Datensegment und ein zweites Datensegment aufgeteilt werden, derart, dass das erste Datensegment auf Datenpunkte der räumlichen Daten mit Zweite-Dimension-Koordinaten innerhalb eines ersten Bereichs beschränkt ist und das zweite Datensegment auf Datenpunkte der räumlichen Daten mit Zweite-Dimension-Koordinaten innerhalb eines zweiten Bereichs beschränkt ist. Ein erstes Verarbeitungselement kann einen Objektdetektionsprozess auf dem ersten Datensegment ausführen, um eine erste Liste von Objekten innerhalb des ersten Datensegments zu erzeugen. Ein zweites Verarbeitungselement kann den Objektdetektionsprozess auf dem zweiten Datensegment ausführen, um eine zweite Liste von Objekten innerhalb des zweiten Datensegments zu erzeugen. Ein erster Satz von in dem ersten Datensegment detektierten Objekten kann mit einem zweiten Satz von in dem zweiten Datensegment detektierten Objekten kombiniert werden.

    SENSORBASIERTES DATENSATZVERFAHREN UND EINRICHTUNG

    公开(公告)号:DE112016006822T5

    公开(公告)日:2019-01-10

    申请号:DE112016006822

    申请日:2016-06-30

    Applicant: INTEL CORP

    Abstract: In diesem Dokument werden eine Einrichtung und ein Verfahren zum Erleichtern des automatischen Detektierens eines Vorrichtungszustands offenbart. Selektives Einschränken eines sensorbasierten Datensatzes, der einem oder mehreren Zuständen einer Vorrichtung zugeordnet ist, wobei das selektive Einschränken des sensorbasierten Datensatzes das Analysieren einer Verteilung des sensorbasierten Datensatzes umfasst, um zu bestimmen, ob der sensorbasierte Datensatz einzuschränken ist, wobei der sensorbasierte Datensatz eine erste Klasse und eine zweite Klasse von Datenwerten umfasst. Bestimmen einer Schwelle, die dem sensorbasierten Datensatz zugeordnet ist, durch Auswählen der Schwelle basierend auf einer Varianz zwischen der ersten und der zweiten Klasse des sensorbasierten Datensatzes, wobei das Auswählen der Schwelle das Verwenden eines eingeschränkten sensorbasierten Datensatzes umfasst, wenn bestimmt wird, dass der sensorbasierte Datensatz einzuschränken ist, und wobei die Schwelle die Datenwerte angibt, die der ersten und der zweiten Klasse zugeordnet sind.

Patent Agency Ranking