[发明专利]基于降维的自动驾驶神经网络鲁棒性验证方法及系统有效
| 申请号： | 202110741891.6 | 申请日： | 2021-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN113469339B | 公开（公告）日： | 2023-09-22 |
| 发明（设计）人： | 郭山清;唐朋;张云若 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06F18/21 | 分类号： | G06F18/21;G06F11/36;G06N3/0499 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 董雪 |
| 地址： | 266237 *** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于降维的自动驾驶神经网络鲁棒性验证方法及系统，包括：基于输入的图像数据生成超矩形的输入集合；根据给定的宽度限制δ，分割输入集合在神经网络第一层的仿射变换下的像集，并在其中搜索是否存在不满足鲁棒性要求的子集；如果不存在，则认为自动驾驶神经网络是安全的；否则，认为自动驾驶神经网络不安全。本发明方法能够有效减少神经网络鲁棒性验证的时间复杂度，提高运行的速度和效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 自动 驾驶 神经网络 鲁棒性 验证 方法 系统 | ||
【主权项】：
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