公开(公告)号：CN117854294A

公开(公告)日：2024-04-09

申请号：CN202311627677.3

申请日：2023-11-30

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 乔紫嫣 ,  陈渊婉 ,  刘朋娜 ,  古砚锋 ,  崔晓澍 ,  吴亚伦 ,  李琼 ,  童恩栋 ,  牛温佳

IPC: G08G1/08 ,  G08G1/01 ,  H04L9/40 ,  G06N3/044 ,  G06N3/096 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明提供了一种双向模型迁移的多主体联合强化学习方法，用于在智能交通领域抵御多点投毒攻击，优化区域通行效率。该方法使用强化学习方法加固交通路网的各交叉口作为联合体个体，使用多智能体强化学习方法、模型迁移学习方法，将个体进行区域联合以抵御针对智能交通信号(ISIG)系统的投毒攻击，并利用双向模型迁移机制逆向解除联合，提高无攻击时交通信号规划算法安全性及区域通行效率。

公开(公告)号：CN118074952A

公开(公告)日：2024-05-24

申请号：CN202410026966.6

申请日：2024-01-08

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 刘朋娜 ,  乔紫嫣 ,  吴亚伦 ,  陈渊婉 ,  崔晓澍 ,  古砚锋 ,  贾敬淇 ,  李琼 ,  童恩栋 ,  牛温佳

IPC: H04L9/40 ,  H04L41/14 ,  G08G1/01

Abstract: 本发明涉及一种面向多点异步攻击的快速区域复用方法。本发明实现了对智能交通领域多点投毒攻击的抵御。该方法在ISIG网格中研究面向投毒攻击的攻击压力计算模型，构建了基于车流压力和节点关联度的区域模块度计算模型。在此基础上，提出了一种基于攻击压力与模块度结合的初始社区划分方法，以应对多点攻击。为进一步加强防护机制，基于上一时刻社区结构中区域模块度的模糊化处理机制，并结合当前时刻攻击点的位置属性，提出了快速区域复用与新区域创建的有效策略。通过模糊化处理和动态社区划分，本发明能够在多主体异步攻击的环境中迅速适应，并保持系统的鲁棒性。

公开(公告)号：CN118230085A

公开(公告)日：2024-06-21

申请号：CN202410218732.1

申请日：2024-02-28

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 吴亚伦 ,  崔晓澍 ,  陈渊婉 ,  李琼 ,  古砚锋 ,  蔡英琪 ,  韩臻 ,  刘吉强 ,  童恩栋 ,  牛温佳

IPC: G06V10/774 ,  G06V20/58 ,  G06F40/284 ,  G06F40/295 ,  G06F40/30 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475

Abstract: 本发明提供了一种基于文本驱动的图像数据增强方法，可用于对象检测任务，如自动驾驶场景下的行人检测等；以丰富训练数据，实现图像数据增强。该方法使用图像字幕技术提取源图像中的视觉特征并转换为文本序列，利用3种基于文本驱动的增强策略(屏蔽、随机插入和复述)扩充文本序列的语义多样性，再使用稳定扩散模型将该文本序列转换为相应的图像数据实现文本到图像的映射，以此生成新的具有多样性的训练数据，进而提高检测模型的性能和泛化能力。