技术特征：
技术总结
提供了一种在车辆中用于使用深度学习算法在同一网络中同时执行多个车载感测任务的方法。该方法包括接收来自车辆上的传感器的视觉传感器数据，使用卷积神经网络中的多个特征层根据视觉传感器数据确定特征组，并且使用卷积神经网络根据由多个特征层确定的特征组同时估计检测到的物体的边界框、自由空间边界以及检测到的物体的物体姿态。神经网络可以包括配置为确定视觉传感器数据中的自由空间的边界的多个自由空间估计层，配置为检测图像中的物体并估计围绕检测到的物体的边界框的多个物体检测层，以及配置为估计每个物体的方向的多个物体姿态检测层。
技术研发人员：D·李维;N·加尼特;E·费塔亚;S·奥龙
受保护的技术使用者：通用汽车环球科技运作有限责任公司
技术研发日：2018.07.02
技术公布日：2019.01.15