一种针对危险驾驶行为检测识别率的对抗样本检测方法技术

本发明专利技术公开了一种针对危险驾驶行为检测识别率的对抗样本检测方法，涉及对抗样本检测领域，用于解决已建立的对抗模型忽视新图像的隐藏特征导致检索对应的对抗样本分类错误，降低模型的纯净度和新图像分类的准确性的问题，采集新图像连续特性信息以及对抗模型映射信息，进行归一化处理，代入逻辑回归模型确定新图像噪声系数，并与预设的噪声阈值进行比对，统计比对结果并进行不同标签的新图像噪声系数统计计算，确定新图像结果，将新图像与各类对抗样本特征向量的最小距离以及新图像与其他连续拍摄图像特征向量之间的相似度差异最大值，代入模糊贝叶斯神经网络，确定新图像所属对抗样本种类，提升图像特征提取和对抗检测的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及对抗样本检测领域，更具体地说，本专利技术涉及一种针对危险驾驶行为检测识别率的对抗样本检测方法。

技术介绍

1、在智能交通系统中，危险驾驶行为检测是通过视频监控、传感器数据等方式，利用深度学习模型进行行为识别的关键技术，其中，对抗样本是通过在原始数据上添加精细调整的扰动生成的，这些扰动通常肉眼不可见，但足以让机器学习模型做出错误的决策，由于深度学习模型在面对这些对抗样本时的脆弱性，会显著影响着驾驶员的生命健康。

2、现有技术存在以下不足：

3、目前，当已经训练出较为完整的对抗模型后，随着在实际应用中各类不同时间再次拍摄的新图像的增加，对抗模型依据相似度等特征，进行检索对应的对抗样本，然而这种方式虽然较为迅速，但容易忽视新图像的隐藏特征导致检索对应的对抗样本分类错误，降低模型的纯净度和新图像分类的准确性，因此，提出一种针对危险驾驶行为检测识别率的对抗样本检测方法。

4、在所述
技术介绍
部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种针对危险驾驶行为检测识别率的对抗样本检测方法，其特征在于：包括：S1:采集新图像连续特性信息以及对抗模型映射信息，并对新图像和对抗模型映射进行预处理，通过数据化处理，得到新图像全部特征相似度以及对抗模型映射关系与新图像特征平均相似度；

2.根据权利要求1所述的一种针对危险驾驶行为检测识别率的对抗样本检测方法，其特征在于：通过连续拍摄的原始图像，对每张图像提取特征向量，将新图像的特征向量与其他连续拍摄图像的特征向量进行两两相似度计算后，构建特征相似度矩阵，并依据矩阵内元素取平均值，得到新图像全部特征相似度Asi；i为第i个其他连续拍摄图像；

<p>3.根据权利要求...

【技术特征摘要】

1.一种针对危险驾驶行为检测识别率的对抗样本检测方法，其特征在于：包括：s1:采集新图像连续特性信息以及对抗模型映射信息，并对新图像和对抗模型映射进行预处理，通过数据化处理，得到新图像全部特征相似度以及对抗模型映射关系与新图像特征平均相似度；

2.根据权利要求1所述的一种针对危险驾驶行为检测识别率的对抗样本检测方法，其特征在于：通过连续拍摄的原始图像，对每张图像提取特征向量，将新图像的特征向量与其他连续拍摄图像的特征向量进行两两相似度计算后，构建特征相似度矩阵，并依据矩阵内元素取平均值，得到新图像全部特征相似度asi；i为第i个其他连续拍摄图像；

3.根据权利要求2所述的一种针对危险驾驶行为检测识别率的对抗样本检测方法，其特征在于：将新图像全部特征相似度以及对抗模型映射关系与新图像特征平均相似度进行归一化处理；

4.根据权利要求3所述的一种针对危险驾驶行为检测识别率的对抗样本检测方法，其特征在于：获取新图像噪声系数li后，将新图像噪声系数与不断迭...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋学辉，沙冠宇，韩正平，祁王栋，周宜婷，沈畅，
申请(专利权)人：江苏驭道数据科技有限公司，
类型：发明
国别省市：