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龙图腾网恭喜罗普特科技集团股份有限公司;罗普特(厦门)大数据集团有限公司申请的专利测试基于深度学习的车辆检测模型鲁棒性的方法和装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN112766311B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202011615690.3，技术领域涉及：G06V10/776；该发明授权测试基于深度学习的车辆检测模型鲁棒性的方法和装置是由苏松剑;苏松志;蔡国榕;陈延艺;陈延行;彭鹭斌设计研发完成，并于2020-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本测试基于深度学习的车辆检测模型鲁棒性的方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种测试基于深度学习的车辆检测模型鲁棒性的方法和装置，获取车辆图片及对应的CAD模型；建立参数化纹理生成网络模型并进行训练，通过深度神经网络对车辆图片进行特征提取，得到第一特征，通过三角网格模型对CAD模型进行特征提取，得到第二特征，将第一特征和第二特征连接起来作为深度卷积生成网络的输入，输出为参数化纹理图片，将参数化纹理图片并进行处理得到合成车辆图片，将合成车辆图片输入车辆分类网络，记录判别结果中被分类为非车辆的图片的参数化纹理图片并进行建模，得到最终的对抗样本图片，将车身粘贴有对抗样本图片的车辆图片输入被测的车辆检测模型，计算出表征车辆检测模型鲁棒性的鲁棒度。

本发明授权测试基于深度学习的车辆检测模型鲁棒性的方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种测试基于深度学习的车辆检测模型鲁棒性的方法，其特征在于，包括以下步骤：数据获取步骤，获取道路交通场景下的车辆图片，并根据所述车辆图片建立相对应的CAD模型；参数化纹理生成网络模型训练步骤，建立参数化纹理生成网络模型并进行训练，所述参数化纹理生成网络模型包括深度神经网络、三角网格模型和深度卷积生成网络，通过所述深度神经网络对所述车辆图片进行特征提取，得到第一特征，通过所述三角网格模型对所述CAD模型进行特征提取，得到第二特征，将所述第一特征和所述第二特征连接起来作为所述深度卷积生成网络的输入，所述深度卷积生成网络的输出为参数化纹理图片；表观渲染步骤，收集指定车型的车辆的CAD模型所对应的二维图片，并将所述二维图片及其对应的所述CAD模型输入所述参数化纹理生成网络模型，得到对应的所述参数化纹理图片，并计算所述参数化纹理图片的图像均值，对所述图像均值添加噪声并结合所述CAD模型得到合成车辆图片；判别步骤，将所述合成车辆图片输入车辆分类网络，得到判别结果，记录所述判别结果中所有被分类为非车辆的图片所对应的所述参数化纹理图片，并将所述非车辆的图片所对应的所述参数化纹理图片进行建模，得到最终的对抗样本图片；以及测试步骤，将车身粘贴有所述对抗样本图片的车辆图片输入被测的车辆检测模型，得到所述车辆检测模型检测到的车辆的数目，根据所述数目计算出表征所述车辆检测模型鲁棒性的鲁棒度；所述车辆检测模型鲁棒性的鲁棒度r的计算公式为：r＝mk，其中，m为所述车辆检测模型检测到的车辆的数目，k为所述对抗样本图片的数量。

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