[发明专利]基于改进的DQN算法的虚拟自动驾驶测试优化方法在审
| 申请号： | 202010458203.0 | 申请日： | 2020-05-27 |
| 公开（公告）号： | CN111625457A | 公开（公告）日： | 2020-09-04 |
| 发明（设计）人： | 叶剑;张晖;滕婷婷;宋智军;刘海青 | 申请（专利权）人： | 多伦科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F11/36 | 分类号： | G06F11/36;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 211112 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进的DQN算法的虚拟自动驾驶测试优化方法，包括：生成能够激活神经元的测试输入，分析深度神经网络逻辑的不同部分，生成真实驾驶场景的图像数据；对卷积神经网络的激活函数进行改进，构建一种分段的激活函数；采用Gabor滤波器代替卷积神经网络中的可训练的滤波器，将上述生成的真实驾驶场景的图像数据和Gabor滤波器进行卷积，得到多个不同方向的图像特征，将得到的图像特征输入卷积神经网络中，经过计算后，得到一个新的特征图；利用Q‑Learning算法来训练更新卷积神经网络的网络权重，得到训练模型，从而生成各种天气场景下的路况图像数据。本发明的方法在路试的基础上进一步地提高软件测试充分性，达到提高系统可靠性和安全性的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 改进 dqn 算法 虚拟 自动 驾驶 测试 优化 方法 | ||
【主权项】：
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