【技术实现步骤摘要】
本专利技术实施例涉及人工智能，尤其涉及一种面向自动驾驶目标检测的对抗补丁生成方法、设备和存储介质。
技术介绍
1、在自动驾驶领域中，对车端目标检测算法进行攻击，也就是制造多个包含干扰的对抗图像，来干扰车辆的目标检测结果。通过这样的攻击，能够优化车辆内部的目标检测算法的鲁棒性，提高行车安全。
2、现有的许多对抗攻击侧，通过在车端感知图像中添加微小扰动来误导目标检测算法对各类目标的预测准确性，但忽略了检测结果对后续自动驾驶策略的具体影响，导致攻击效果并不理想；同时，各类车辆内置的目标检测算法并不相同，同类补丁对于不同目标检测算法的攻击效果并不相同，往往需要针对不同车型或检测算法重复训练。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供一种面向自动驾驶目标检测的对抗补丁生成方法、设备和存储介质，提高对抗补丁对自动驾驶策略的攻击效果和对不同目标检测算法的通用性。
2、第一方面，本专利技术实施例提供了一种面向自动驾驶目标检测的对抗补丁生成方法，包括：
3、获取用于干扰自动...
【技术保护点】
1.一种面向自动驾驶目标检测的对抗补丁生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过检测结果与空白标签的置信度损失最小化，对所述预训练补丁进行迭代更新，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对无干扰的干净图像和添加了所述随机初始化补丁的第一对抗图像进行特征提取，并通过所述干净图像和第一对抗图像的特征差异最大化，对所述随机初始化补丁进行迭代更新，得到预训练补丁，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用添加了所述预训练补丁的第二对抗图像对自动驾驶车辆的目标检测算法进行攻...
【技术特征摘要】
1.一种面向自动驾驶目标检测的对抗补丁生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过检测结果与空白标签的置信度损失最小化，对所述预训练补丁进行迭代更新，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对无干扰的干净图像和添加了所述随机初始化补丁的第一对抗图像进行特征提取，并通过所述干净图像和第一对抗图像的特征差异最大化，对所述随机初始化补丁进行迭代更新，得到预训练补丁，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用添加了所述预训练补丁的第二对抗图像对自动驾驶车辆的目标检测算法进行攻击，并通过检测结果与空白标签的置信度损失最小化，对...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨建森，陈龙，李昌，赵辉，意如，张辉，武振江，尤楠，
申请(专利权)人：中汽研天津汽车工程研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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