[发明专利]用于为神经网络生成受干扰的输入数据的方法和生成器在审
| 申请号： | 202080043495.X | 申请日： | 2020-06-12 |
| 公开（公告）号： | CN114207674A | 公开（公告）日： | 2022-03-18 |
| 发明（设计）人： | F·胡格尔;P·施利希特;N·M·施密特;F·阿西翁;F·F·格瑞斯纳 | 申请（专利权）人： | 大众汽车股份公司;纽罗卡特有限责任公司 |
| 主分类号： | G06V20/56 | 分类号： | G06V20/56;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/774 |
| 代理公司： | 中国专利代理(香港)有限公司 72001 | 代理人： | 叶晓勇;刘春元 |
| 地址： | 德国沃*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种用于为用于分析驾驶员辅助系统的传感器数据、特别是数字图像的神经网络（11）生成受干扰的输入数据（9）的方法，其中，定义第一度量，所述第一度量表明如何测量传感器数据的变化程度，定义第二度量，所述第二度量表明来自传感器数据的干扰针对的是什么，由第一度量和所述第二度量的组合产生优化问题，借助至少一种求解算法来求解优化问题，其中，求解表明输入数据（9）的目标干扰，并且借助目标干扰从传感器数据为神经网络（11）生成受干扰的输入数据（9）。本发明还涉及一种用于执行该方法的生成器（10）以及一种用于检查神经网络（11）的稳健性的方法，该神经网络（11）采用用于生成受干扰的输入数据（9）的方法。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 神经网络 生成 干扰 输入 数据 方法 生成器 | ||
【主权项】：
暂无信息
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