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龙图腾网恭喜浙江工业大学申请的专利基于雅各比显著图的单交叉口信号灯控制的交通状态对抗扰动生成方法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：CN115426149B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-07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：202211040566.8，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于雅各比显著图的单交叉口信号灯控制的交通状态对抗扰动生成方法是由徐东伟;刘沛文;王达;李呈斌设计研发完成，并于2022-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于雅各比显著图的单交叉口信号灯控制的交通状态对抗扰动生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于雅各比显著图的单交叉口信号灯控制的交通状态对抗扰动生成方法，基于已由强化学习算法DQN训练好的交通信号灯控制模型，利用JSMA攻击的前向导数雅各比矩阵和显著图制作对抗样本，将符合限制的对抗样本输入智能体模型中，最后在sumo上分析单交叉口路段的交通状况，以此检验对抗攻击的效果。本发明可以在只修改一小部分原始状态的情况下，对最终的信号灯输出动作造成较大的影响，以此高效地影响单交叉口路段的道路交通状况，降低模型的性能。

本发明授权基于雅各比显著图的单交叉口信号灯控制的交通状态对抗扰动生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于雅各比显著图的单交叉口信号灯控制的交通状态对抗扰动生成方法，包括以下步骤：步骤1:在模拟的单交叉口路段对DQN智能体模型进行训练，并使DQN网络保持训练后的w、b参数不变，DQN智能体模型具有一定的可迁移性；初始训练完成的DQN智能体在模拟路段应表现出较好的交通流畅度，与对抗攻击施加后形成的流畅度形成对比；步骤2:在单交叉口的各个路口获取道路状态作为DQN智能体模型的输入，即每条道路上的车辆数量与车辆位置，DQN智能体模型则会给出相应的动作输出，即信号灯的相位，然后基于JSMA攻击算法添加扰动生成对抗样本；具体过程如下：2.1：获取原始的环境状态st，将其输入已经训练好的DQN智能体模型中，选择出使Q函数值最大的交通信号灯接下来的动作am，m＝1,2,3,4，使Q函数值最大的交通信号灯接下来的动作am即为此时刻最优的信号灯动作，公式表示如下： 其中θ表示训练好的智能体的参数w、b，am表示交通信号灯接下来的动作；2.2：基于JSMA攻击算法，沿梯度方向计算神经网络输出对于输入的雅各比矩阵，并表示出基于原始的环境状态st的显著图X，用来描述输入状态中哪些信息对于输出的影响最大；对于输入状态sti，i＝1,2,3,…,80来说，显著图X的公式表示如下： 其中表示神经网络输出对于输入原始的环境状态st的前向导数；选择出使显著图X最大的输入状态sti，修改特征使其+1，得到扰动状态；当扰动状态对应的扰动动作与最优动作am不同时，停止对输入状态sti的修改；步骤3:扰动μt为t时刻扰动状态st’与原始的环境状态st的差，评估扰动量是否在限制以内，以此来决定是否输入攻击后形成的扰动状态，计算t时刻扰动μt的大小，公式表示如下： 其中len.计算的是车辆状态集合中为0.5的个数，μ表示扰动，δ表示扰动阈值；当μ≤δ时，将扰动状态st’输入DQN智能体模型中，否则将原始的环境状态st输入到DQN智能体模型中；步骤4:扰动输入后，DQN智能体模型会输出相应的信号灯动作，来控制单交叉口的道路交通状况，通过对比经过交叉路口车辆的等待时间，分析对抗攻击的效果。

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