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龍圖騰網(wǎng)恭喜羅普特科技集團(tuán)股份有限公司;羅普特(廈門)大數(shù)據(jù)集團(tuán)有限公司申請的專利測試基于深度學(xué)習(xí)的車輛檢測模型魯棒性的方法和裝置獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN112766311B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-30發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號(hào)為：202011615690.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/776；該發(fā)明授權(quán)測試基于深度學(xué)習(xí)的車輛檢測模型魯棒性的方法和裝置是由蘇松劍;蘇松志;蔡國榕;陳延藝;陳延行;彭鷺斌設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2020-12-30向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本測試基于深度學(xué)習(xí)的車輛檢測模型魯棒性的方法和裝置在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種測試基于深度學(xué)習(xí)的車輛檢測模型魯棒性的方法和裝置，獲取車輛圖片及對(duì)應(yīng)的CAD模型；建立參數(shù)化紋理生成網(wǎng)絡(luò)模型并進(jìn)行訓(xùn)練，通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)車輛圖片進(jìn)行特征提取，得到第一特征，通過三角網(wǎng)格模型對(duì)CAD模型進(jìn)行特征提取，得到第二特征，將第一特征和第二特征連接起來作為深度卷積生成網(wǎng)絡(luò)的輸入，輸出為參數(shù)化紋理圖片，將參數(shù)化紋理圖片并進(jìn)行處理得到合成車輛圖片，將合成車輛圖片輸入車輛分類網(wǎng)絡(luò)，記錄判別結(jié)果中被分類為非車輛的圖片的參數(shù)化紋理圖片并進(jìn)行建模，得到最終的對(duì)抗樣本圖片，將車身粘貼有對(duì)抗樣本圖片的車輛圖片輸入被測的車輛檢測模型，計(jì)算出表征車輛檢測模型魯棒性的魯棒度。

本發(fā)明授權(quán)測試基于深度學(xué)習(xí)的車輛檢測模型魯棒性的方法和裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種測試基于深度學(xué)習(xí)的車輛檢測模型魯棒性的方法，其特征在于，包括以下步驟：數(shù)據(jù)獲取步驟，獲取道路交通場景下的車輛圖片，并根據(jù)所述車輛圖片建立相對(duì)應(yīng)的CAD模型；參數(shù)化紋理生成網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練步驟，建立參數(shù)化紋理生成網(wǎng)絡(luò)模型并進(jìn)行訓(xùn)練，所述參數(shù)化紋理生成網(wǎng)絡(luò)模型包括深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、三角網(wǎng)格模型和深度卷積生成網(wǎng)絡(luò)，通過所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述車輛圖片進(jìn)行特征提取，得到第一特征，通過所述三角網(wǎng)格模型對(duì)所述CAD模型進(jìn)行特征提取，得到第二特征，將所述第一特征和所述第二特征連接起來作為所述深度卷積生成網(wǎng)絡(luò)的輸入，所述深度卷積生成網(wǎng)絡(luò)的輸出為參數(shù)化紋理圖片；表觀渲染步驟，收集指定車型的車輛的CAD模型所對(duì)應(yīng)的二維圖片，并將所述二維圖片及其對(duì)應(yīng)的所述CAD模型輸入所述參數(shù)化紋理生成網(wǎng)絡(luò)模型，得到對(duì)應(yīng)的所述參數(shù)化紋理圖片，并計(jì)算所述參數(shù)化紋理圖片的圖像均值，對(duì)所述圖像均值添加噪聲并結(jié)合所述CAD模型得到合成車輛圖片；判別步驟，將所述合成車輛圖片輸入車輛分類網(wǎng)絡(luò)，得到判別結(jié)果，記錄所述判別結(jié)果中所有被分類為非車輛的圖片所對(duì)應(yīng)的所述參數(shù)化紋理圖片，并將所述非車輛的圖片所對(duì)應(yīng)的所述參數(shù)化紋理圖片進(jìn)行建模，得到最終的對(duì)抗樣本圖片；以及測試步驟，將車身粘貼有所述對(duì)抗樣本圖片的車輛圖片輸入被測的車輛檢測模型，得到所述車輛檢測模型檢測到的車輛的數(shù)目，根據(jù)所述數(shù)目計(jì)算出表征所述車輛檢測模型魯棒性的魯棒度；所述車輛檢測模型魯棒性的魯棒度r的計(jì)算公式為：r＝mk，其中，m為所述車輛檢測模型檢測到的車輛的數(shù)目，k為所述對(duì)抗樣本圖片的數(shù)量。

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