[发明专利]一种智能驾驶系统测试案例的获取方法有效
| 申请号： | 201910173898.5 | 申请日： | 2019-03-08 |
| 公开（公告）号： | CN109902018B | 公开（公告）日： | 2021-12-31 |
| 发明（设计）人： | 罗怡桂;杨瑞嘉;王逸偲;沙威 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G06F11/36 | 分类号： | G06F11/36;G06N3/02 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 叶敏华 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种智能驾驶系统测试案例的获取方法，该方法针对图像分类问题，将神经网络模型攻击问题形式化为优化问题；并利用演化算法迭代运算，实现对神经网络模型的黑箱对抗，同时，采用基于神经网络对抗样本制导的方式来生成智能车的测试库。与现有技术相比，本发明可自动获取有效的测试案例库，并具有保证以100％成功率攻击目标模型的同时，确保了攻击策略的可拓展性等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 智能 驾驶 系统 测试 案例 获取 方法 | ||
【主权项】：
1.一种智能驾驶系统测试案例的获取方法，其特征在于，该方法包括下列步骤1)利用智能驾驶系统的感知系统获取原始图像；2)针对智能驾驶系统的神经网络需要实现的错误设立攻击目标；3)根据攻击目标设立针对神经网络攻击的损失函数；4)对神经网络模型内部结构进行判断，对非已知内部结构的神经网络采用黑箱优化方法进行迭代计算，获取欺骗噪音，完成黑箱攻击；5)将获取的欺骗噪音施加在原始图像上，获取基础样本，并将不同原始图像生成的测试样本组成针对神经网络的基础样本库；6)将基础样本库布置到虚拟场景中，获取测试案例场景库。
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