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申请/专利权人：中汽研(天津)汽车工程研究院有限公司;广州汽车集团股份有限公司

摘要：本发明涉及人工智能技术领域，具体公开了一种面向自动驾驶目标检测的对抗补丁生成方法、设备和存储介质，方法包括：获取随机初始化补丁；对无干扰的干净图像和添加了所述随机初始化补丁的第一对抗图像进行特征提取，并通过所述干净图像和第一对抗图像的特征差异最大化，对所述随机初始化补丁进行迭代更新，得到预训练补丁；利用添加了预训练补丁的第二对抗图像对自动驾驶车辆的目标检测算法进行攻击，并通过检测结果与空白标签的置信度损失最小化，对预训练补丁进行迭代更新，得到适用于所述目标检测算法的对抗补丁。本发明提高了对抗补丁的攻击效果和通用性。

主权项：1.一种面向自动驾驶目标检测的对抗补丁生成方法，其特征在于，包括：获取用于干扰自动驾驶车辆感知图像的随机初始化补丁；对无干扰的干净图像和添加了所述随机初始化补丁的第一对抗图像进行特征提取，并通过所述干净图像和第一对抗图像的特征差异最大化，对所述随机初始化补丁进行迭代更新，得到预训练补丁；利用添加了所述预训练补丁的第二对抗图像对自动驾驶车辆的目标检测算法进行攻击，并通过检测结果与空白标签的置信度损失最小化，对所述预训练补丁进行迭代更新，得到适用于所述目标检测算法的对抗补丁；其中，所述检测结果包括目标的预测置信度和预测边界框，所述空白标签包括零置信度和空白边界框；其中，所述空白边界框即不存在边界框，所述空白标签的空白特性体现在对传统置信度损失的影响中，无需在图像中额外标注；所述对无干扰的干净图像和添加了所述随机初始化补丁的第一对抗图像进行特征提取，并通过所述干净图像和第一对抗图像的特征差异最大化，对所述随机初始化补丁进行迭代更新，得到预训练补丁，包括：将所述随机初始化补丁作为当前补丁添加至干净图像，得到第一对抗图像；将所述第一对抗图像和干净图像分别输入基于神经网络的特征提取模型，分别得到两个深度特征；根据所述两个深度特征的均方根损失更新所述当前补丁，得到新的当前补丁；返回将当前补丁添加至干净图像的操作，直到所述均方根损失达到最大化条件，将最终的当前补丁作为预训练补丁。

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