| 专利名称 |
自动驾驶汽车视觉感知系统漏洞检测的对抗样本生成方法 |
| 申请号/专利号 |
CN202010399428.3 |
专利权人(第一权利人) |
吉林大学 |
| 申请日 |
2020-05-12 |
授权日 |
2022-09-13 |
| 专利类别 |
授权发明 |
战略新兴产业分类 |
双五星 |
| 技术主题 |
数学模型|视觉|感知系统|人工智能|漏洞检测|漏洞发现|仿真|实时计算 |
| 应用领域 |
场景识别|平台完整性维护|神经架构|神经学习方法 |
| 意向价格 |
具体面议 |
| 专利概述 |
一种自动驾驶汽车视觉感知系统漏洞检测的对抗样本生成方法,属于自动驾驶技术领域。本发明的目的是针对自动驾驶汽车视觉感知系统目标识别深度模型,提出一种用于模型漏洞发现的对抗样本的生成方法,为进一步漏洞检测及防御算法提供样本支持的自动驾驶汽车视觉感知系统漏洞检测的对抗样本生成方法。本发明步骤是:信息采集、建立对抗目标模型、建立对抗扰动的数学模型、对抗扰动生成的优化。本发明探索了用于自动驾驶感知系统漏洞检测的对抗样本生成的方法,并藉此方法发展自动驾驶感知系统漏洞检测算法,进而提高自动驾驶车辆的安全性。 |
| 图片资料 |
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| 合作方式 |
具体面议 |
| 联系人 |
戚梅宇 |
联系电话 |
13074363281 |