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申请/专利权人：北京航空航天大学
摘要：本发明公开了一种基于环境幻觉生成的车道线检测模型鲁棒性测试方法，通过设计构建在真实世界出现频率高的环境幻觉场景，并在仿真环境中进行采样,构造更具自然性的测试用例，可以更全面地评估车道线检测模型的鲁棒性，有效提高鲁棒性测试的覆盖范围和有效性。利用本发明，可以评估车道线检测模型在各种干扰情况下的性能表现，及时发现和修复车道线检测模型的不足之处，从而提高自动驾驶系统的安全性和稳定性，为实现自动驾驶技术的商业化应用奠定了重要基础。
主权项：1.一种基于环境幻觉生成的车道线检测模型鲁棒性测试方法，其特征在于包括如下步骤：基于自动驾驶仿真模拟器进行仿真环境的初始化，为仿真环境中的初始对象集合设定属性，并为各对象定义设置起点、运动轨迹、终点；选中一个仿真环境中的对象作为自动驾驶车辆，在所述自动驾驶车辆上搭载传感器，以便在对象运动的过程中进行捕捉采样；在所述仿真环境中编辑生成具有攻击性的环境幻觉场景；其中，分析交通场景中的静态设施，构造可攻击车道线检测模型的道路损坏环境幻觉场景；利用行驶过程中的动态因素，在自动驾驶车辆的行驶路线中生成交通参与者；综合仿真环境中的天气条件和光照条件，设计阴影场景和反光场景；将所述自动驾驶车辆加载到所述环境幻觉场景中，使用传感器捕捉所述自动驾驶车辆在所述环境幻觉场景中运动的过程中所生成的图像数据，以构造包含环境幻觉的数据集；利用所构造的数据集进行车道线检测模型的鲁棒性测试，对比原始场景和攻击场景下车道线检测模型的性能下降情况，评估车道线检测模型在实际应用中的鲁棒性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 一种基于环境幻觉生成的车道线检测模型鲁棒性测试方法
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