发明专利已授权

黑盒预测模型内部特征因果图的构建方法

📄 申请号：CN201910466860.7 📄 发布日：2026/06/05

著录项目信息

申请日

2019-05-31

公开号

CN110222822A

公开日

2019-09-10

申请人

北京工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06N3_04

IPC 分类号

G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

可解释人工智能可解释人工智能因果推断机器学习模型

应用场景

人工智能系统, 金融风控, 医疗辅助诊断, 工业预测性维护, 智能决策支持

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摘要

本发明涉及黑盒预测模型内部特征因果图的构建方法，通过汽车前部的摄像头捕获道路前方的场景图像，将其送入黑盒模型，在将所提取到的场景特征映射为方向盘指令的同时，将特征可视化并以解释图的形式展示特征间的相关关系，最后再通过特征实数化和特征筛选转化为特征因果图，找出产生此指令的原因。该技术将深度学习模型提取到的车前部摄像头所捕获图像的特征映射为车的方向盘控制指令，并给出下达该指令的原因。每一条指令的原因的给出有助于研究者快速发现不符合真实环境的指令或不利于全局优化的指令，通过进一步调整，可以使自动驾驶模型的性能得到大大的提高，为其安全保障提供了解释的依据。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20241227

?? 专利权的转移：

20210409

✅ 授权

20191008

?? 实质审查的生效：

20190910

📄 公开

用于自动驾驶的画质增强系统

当前第 / 件

一种基于自监督学习显著性估计像素嵌入的道路检测方法

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