【技术实现步骤摘要】
本项专利技术属于人工智能（ai）领域，主要涉及一种用于改善ai算法在实际工业环境中鲁棒性和稳定性的方法和系统。
技术介绍
1、ai算法在工业环境中的应用广泛存在，但面临着各种挑战和干扰。例如，光照变化、噪声干扰、视角变化等因素可能导致算法性能下降，从而影响实际应用的可靠性和稳定性。目前已有一些方法和系统旨在增强ai算法的鲁棒性和适应性，例如基于深度学习的对抗性训练和数据增强等。
技术实现思路
1、针对现有技术存在的不足，本专利技术提供了一种鲁棒性增强的环境适应模型设计与评估方法，以改善ai算法在实际工业环境中的鲁棒性和稳定性。特别是针对光照变化、噪声干扰和视角变化等常见挑战，使ai算法能够更好地适应这些环境变化，并保持高性能和稳定性。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案:
3、一种鲁棒性增强的环境适应模型设计与评估方法，包括将线上输入数据经过鲁棒性增强模型进行预处理；将预处理的数据发送到模型推理模块进行处理和分析。
4、作为本专利技术进一步的...
【技术保护点】
1.一种鲁棒性增强的环境适应模型设计与评估方法，其特征在于，包括将线上输入数据经过鲁棒性增强模型进行预处理；将预处理的数据发送到模型推理模块进行处理和分析。
2.如权利要求1所述的一种鲁棒性增强的环境适应模型设计与评估方法，其特征在于，根据检测需求分析，收集数据后经过鲁棒性增强模型进行预处理，然后进行特征提取。
3.如权利要求2所述的一种鲁棒性增强的环境适应模型设计与评估方法，其特征在于，所述鲁棒性增强模型建模的过程包括：检测环境建模、检测模型设计、数据集构建、对抗性示例和攻击建模、性能度量和指标建模、迭代和改进建模。
4.如权利要...
【技术特征摘要】
1.一种鲁棒性增强的环境适应模型设计与评估方法，其特征在于，包括将线上输入数据经过鲁棒性增强模型进行预处理；将预处理的数据发送到模型推理模块进行处理和分析。
2.如权利要求1所述的一种鲁棒性增强的环境适应模型设计与评估方法，其特征在于，根据检测需求分析，收集数据后经过鲁棒性增强模型进行预处理，然后进行特征提取。
3.如权利要求2所述的一种鲁棒性增强的环境适应模型设计与评估方法，其特征在于，所述鲁棒性增强模型建模的过程包括：检测环境建模、检测模型设计、数据集构建、对抗性示例和攻击建模、性能度量和指标建模、迭代和改进建模。
4.如权利要求3所述的一种鲁棒性增强的环境适应模型设计与评估方法，其特征在于，检测环境建模的因子包括：噪声干扰、视角变化、物体遮挡、环境噪声、温度变化。
5.如权利要求4所述的一种鲁棒性增强的环境适应模型设计与评...
【专利技术属性】
技术研发人员：叶鑫珑，陈红星，
申请(专利权)人：上海帆声图像科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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