| 專利名稱 |
自動駕駛汽車視覺感知系統(tǒng)漏洞檢測的對抗樣本生成方法 |
| 申請?zhí)?專利號 |
CN202010399428.3 |
專利權(quán)人（第一權(quán)利人） |
吉林大學(xué) |
| 申請日 |
2020-05-12 |
授權(quán)日 |
2022-09-13 |
| 專利類別 |
授權(quán)發(fā)明 |
戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)分類 |
雙五星 |
| 技術(shù)主題 |
數(shù)學(xué)模型|視覺|感知系統(tǒng)|人工智能|漏洞檢測|漏洞發(fā)現(xiàn)|仿真|實(shí)時計(jì)算 |
| 應(yīng)用領(lǐng)域 |
場景識別|平臺完整性維護(hù)|神經(jīng)架構(gòu)|神經(jīng)學(xué)習(xí)方法 |
| 意向價格 |
具體面議 |
| 專利概述 |
一種自動駕駛汽車視覺感知系統(tǒng)漏洞檢測的對抗樣本生成方法，屬于自動駕駛技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明的目的是針對自動駕駛汽車視覺感知系統(tǒng)目標(biāo)識別深度模型，提出一種用于模型漏洞發(fā)現(xiàn)的對抗樣本的生成方法，為進(jìn)一步漏洞檢測及防御算法提供樣本支持的自動駕駛汽車視覺感知系統(tǒng)漏洞檢測的對抗樣本生成方法。本發(fā)明步驟是：信息采集、建立對抗目標(biāo)模型、建立對抗擾動的數(shù)學(xué)模型、對抗擾動生成的優(yōu)化。本發(fā)明探索了用于自動駕駛感知系統(tǒng)漏洞檢測的對抗樣本生成的方法，并藉此方法發(fā)展自動駕駛感知系統(tǒng)漏洞檢測算法，進(jìn)而提高自動駕駛車輛的安全性。 |
| 圖片資料 |
|
| 合作方式 |
具體面議 |
| 聯(lián)系人 |
戚梅宇 |
聯(lián)系電話 |
13074363281 |
