发明专利已授权

一种面向自动驾驶系统的神经元覆盖引导式测试方法

Name: 一种面向自动驾驶系统的神经元覆盖引导式测试方法
Brand: 西安邮电大学
SKU: 2023103549274
Availability: InStock

📄 申请号：CN202310354927.4 📄 发布日：2026/10/27

著录项目信息

申请日

2023-04-04

公开号

CN117152550B

公开日

2025-07-11

申请人

西安邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_774

IPC 分类号

G06V10_774 , G06V10_762 , G06V10_82 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法软件测试自动驾驶系统

应用场景

自动驾驶测试, 智能网联汽车, 软件质量保障, 人工智能安全测试

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摘要

本发明公开了一种面向自动驾驶系统的神经元覆盖引导式测试方法，属于人工智能测试领域，具体涉及到自动驾驶系统测试中大规模高质量的测试样本严重稀缺的问题，其特征是根据图像斑点信息对自动驾驶系统采集的原始测试样本聚类，筛选出等量种子样本，然后以最大化神经元覆盖率和使得系统预测不一致为目标，将在原始测试用例上的修改转化为一个优化问题，并采用梯度上升法求解，自动生成出容易使系统输出错误且神经元覆盖率高的测试用例集，最后重新输入至自动驾驶模型中训练，主要解决目前自动驾驶系统中测试用例不足，且存在神经元覆盖率低、耗时长等问题，从而挖掘出更多自动驾驶软件不合理的系统缺陷，减少测试损耗，增强系统模型的预测准确率。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN117152550B

购买这项专利需要经过哪些流程？

平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

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

一种深度神经网络图像分类模型鲁棒性提升方法

当前第 / 件

一种深度神经网络模型鲁棒性优化方法

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