本申请涉及汽车智能化应用技术领域，特别涉及一种车辆的自动驾驶感知方法、装置、车辆及存储介质，其中，方法包括：获取车辆周围环境的初始图片数据；根据初始图片数据推理至少一个目标任务，并在推理过程中，检测初始图片数据是否存在预设对抗样本；如果初始图片数据不存在预设对抗样本，则在结束推理后，得到初始图片数据的感知结果，否则利用预设去噪策略去噪初始图片数据的预设对抗样本，得到去噪后的第一图片数据，并基于第一图片数据重新推理得到初始图片数据的感知结果。由此，解决了相关技术通常是将所有数据进行去噪处理，导致数据处理的工作量大，感知效率低，无法有效避免感知任务输入数据的噪声等问题。知任务输入数据的噪声等问题。知任务输入数据的噪声等问题。
【技术实现步骤摘要】
车辆的自动驾驶感知方法、装置、车辆及存储介质
[0001]本申请涉及汽车智能化应用
，特别涉及一种车辆的自动驾驶感知方法、装置、车辆及存储介质。
技术介绍
[0002]当前，自动驾驶感知任务大量采用给予神经网络的人工智能算法，研究表明，神经网络在微小扰动(即对抗样本攻击)的情况下并不具有鲁棒性，从而带来了很大的安全隐患。
[0003]相关技术中，通过对待处理图像进行去噪处理，得到去噪图像；依据去噪图像进行图像数据处理实现对抗样本防御，优化图像数据处理的效果。
[0004]然而，相关技术通常是将所有数据进行去噪处理，不仅工作量大，降低感知效率，而且无法有效避免感知任务输入数据的噪声问题。
技术实现思路
[0005]本申请提供一种车辆的自动驾驶感知方法、装置、车辆及存储介质，以解决了相关技术通常是将所有数据进行去噪处理，导致数据处理的工作量大，感知效率低，无法有效避免感知任务输入数据的噪声等问题。
[0006]本申请第一方面实施例提供一种车辆的自动驾驶感知方法，包括以下步骤：获取车辆周围环境的初始图片数据；根据所述初始图片数据推理至少一个目标任务，并在推理过程中，检测所述初始图片数据是否存在预设对抗样本；如果所述初始图片数据不存在所述预设对抗样本，则在结束推理后，得到所述初始图片数据的感知结果，否则利用预设去噪策略去噪所述初始图片数据的预设对抗样本，得到去噪后的第一图片数据，并基于所述第一图片数据重新推理得到所述初始图片数据的感知结果。
[0007]根据上述技术手段，本申请实施例通过对图片数据进行对抗样本检测，基于对抗样本对图片数据进行去噪处理，实现精确去噪，避免所有数据统一去噪带来的巨大工作量，降低去噪处理的工作量，提升处理效率的同时，提升感知效率，从而将对抗样本检测与去噪相结合，系统性地解决感知任务输入数据的噪声问题，有效实现自动驾驶感知系统的加固，有效抵御噪声对输入数据的干扰。
[0008]可选的，在本申请的一个实施例中，所述根据所述初始图片数据推理至少一个目标任务，并在推理过程中检测所述初始图片数据是否存在预设对抗样本，包括：将所述初始图片数据输入至自动驾驶感知算法的预设神经网络中进行至少一个目标任务的推理；在推理过程中，使用多层留一策略对所述预设神经网络的多个中间层进行预设对抗样本检测，在任意中间层存在预设对抗样本时，判定所述初始图片数据存在所述预设对抗样本，否则判定所述初始图片数据不存在所述预设对抗样本。
[0009]根据上述技术手段，本申请实施例可以将车辆周围环境的初始图片数据输入至自动驾驶感知算法的神经网络中的多个中间层进行对抗样本检测，判断初始图片数据是否存
在预设对抗样本，从而避免了将没有噪声的数据进行不必要的去噪的问题，实现感知算法的鲁棒加固。
[0010]可选的，在本申请的一个实施例中，所述利用预设去噪策略去噪所述初始图片数据的预设对抗样本，得到去噪后的第一图片数据，包括：将所述图片数据输入预设高层引导去噪器进行预设对抗样本去噪，得到所述去噪后的第一图片数据。
[0011]根据上述技术手段，本申请实施例在初始图片数据存在预设对抗样本时，将图片数据输入到高层引导去噪器中进行去噪，从而系统性地解决感知任务输入数据有噪声的问题，使处理后的图像更接近原始图像。
[0012]可选的，在本申请的一个实施例中，在基于所述第一图片数据重新推理得到所述初始图片数据的感知结果之前，还包括：在推理过程中继续检测所述第一图片数据是否存在所述预设对抗样本；如果所述第一图片数据不存在所述预设对抗样本，则在结束推理后得到所述初始图片数据的感知结果，否则利用预设去噪策略去噪所述第一图片数据的预设对抗样本，得到去噪后的第二图片数据，直到所述不存在所述预设对抗样本或者推理次数达到预设次数时，结束推理，并得到所述初始图片数据的感知结果。
[0013]根据上述技术手段，本申请实施例可以对得到的第一图像数据新进行对抗样本检测，并重复循环检测对抗样本、对抗样本去噪和再次进行推理的步骤，直到不存在对抗样本或者推理达到一定次数后，结束推理并得到初始图片数据的感知结果，从而满足视觉感知任务的加固要求，提高图像去噪的准确度，使得图像数据处理的效果达到最佳。
[0014]本申请第二方面实施例提供一种车辆的自动驾驶感知装置，包括：获取模块，用于获取车辆周围环境的初始图片数据；推理模块，用于根据所述初始图片数据推理至少一个目标任务，并在推理过程中，检测所述初始图片数据是否存在预设对抗样本；感知模块，用于如果所述初始图片数据不存在所述预设对抗样本，则在结束推理后，得到所述初始图片数据的感知结果，否则利用预设去噪策略去噪所述初始图片数据的预设对抗样本，得到去噪后的第一图片数据，并基于所述第一图片数据重新推理得到所述初始图片数据的感知结果。
[0015]可选的，在本申请的一个实施例中，所述推理模块进一步用于将所述初始图片数据输入至自动驾驶感知算法的预设神经网络中进行至少一个目标任务的推理，在推理过程中，使用多层留一策略对所述预设神经网络的多个中间层进行预设对抗样本检测，在任意中间层存在预设对抗样本时，判定所述初始图片数据存在所述预设对抗样本，否则判定所述初始图片数据不存在所述预设对抗样本。
[0016]可选的，在本申请的一个实施例中，所述感知模块进一步用于将所述图片数据输入预设高层引导去噪器进行预设对抗样本去噪，得到所述去噪后的第一图片数据。
[0017]可选的，在本申请的一个实施例中，在基于所述第一图片数据重新推理得到所述初始图片数据的感知结果之前，还包括：检测模块，用于在推理过程中继续检测所述第一图片数据是否存在所述预设对抗样本；处理模块，用于如果所述第一图片数据不存在所述预设对抗样本，则在结束推理后得到所述初始图片数据的感知结果，否则利用预设去噪策略去噪所述第一图片数据的预设对抗样本，得到去噪后的第二图片数据，直到所述不存在所述预设对抗样本或者推理次数达到预设次数时，结束推理，并得到所述初始图片数据的感知结果。
[0018]本申请第三方面实施例提供一种车辆，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如上述实施例所述的车辆的自动驾驶感知方法。
[0019]本申请第四方面实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行，以用于实现如上述实施例所述的车辆的自动驾驶感知方法。
[0020]由此，本申请至少具有如下有益效果：
[0021]1、通过对图片数据进行对抗样本检测，基于对抗样本对图片数据进行去噪处理，实现精确去噪，避免所有数据统一去噪带来的巨大工作量，降低去噪处理的工作量，提升处理效率的同时，提升感知效率，从而将对抗样本检测与去噪相结合，系统性地解决感知任务输入数据的噪声问题，有效实现自动驾驶感知系统的加固，有效抵御噪声对输入数据的干扰。
[0022]2、可以将车辆周围环境的初始图片数据输入至自动驾驶感知算法的神经网络中本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种车辆的自动驾驶感知方法，其特征在于，包括以下步骤：获取车辆周围环境的初始图片数据；根据所述初始图片数据推理至少一个目标任务，并在推理过程中，检测所述初始图片数据是否存在预设对抗样本；如果所述初始图片数据不存在所述预设对抗样本，则在结束推理后，得到所述初始图片数据的感知结果，否则利用预设去噪策略去噪所述初始图片数据的预设对抗样本，得到去噪后的第一图片数据，并基于所述第一图片数据重新推理得到所述初始图片数据的感知结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述初始图片数据推理至少一个目标任务，并在推理过程中检测所述初始图片数据是否存在预设对抗样本，包括：将所述初始图片数据输入至自动驾驶感知算法的预设神经网络中进行至少一个目标任务的推理；在推理过程中，使用多层留一策略对所述预设神经网络的多个中间层进行预设对抗样本检测，在任意中间层存在预设对抗样本时，判定所述初始图片数据存在所述预设对抗样本，否则判定所述初始图片数据不存在所述预设对抗样本。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用预设去噪策略去噪所述初始图片数据的预设对抗样本，得到去噪后的第一图片数据，包括：将所述图片数据输入预设高层引导去噪器进行预设对抗样本去噪，得到所述去噪后的第一图片数据。4.根据权利要求1
‑
3任意一项所述的方法，其特征在于，在基于所述第一图片数据重新推理得到所述初始图片数据的感知结果之前，还包括：在推理过程中继续检测所述第一图片数据是否存在所述预设对抗样本；如果所述第一图片数据不存在所述预设对抗样本，则在结束推理后得到所述初始图片数据的感知结果，否则利用预设去噪策略去噪所述第一图片数据的预设对抗样本，得到去噪后的第二图片数据，直到所述不存在所述预设对抗样本或者推理次数达到预设次数时，结束推理，并得到所述初始图片数据的感知结果。5.一种车辆的自动驾驶感知装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取车辆周围环境的初始图片数据；推理模块，用于根据所述初始图片数据推理至少一个目标任务，并在推理过程...
【专利技术属性】
技术研发人员：罗咏刚，马金燕，
申请(专利权)人：重庆长安汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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