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公开(公告)号：CN120088411A
公开(公告)日：2025-06-03
申请号：CN202510563472.6
申请日：2025-04-30
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种低光照图像的增强方法及装置、存储介质、电子装置，其中，该方法包括：获取低光照场景的低光照图像，其中，所述低光照图像是亮度低于阈值的图像；获取所述低光照图像的相机位姿和场景稀疏点云；采用所述相机位姿和所述场景稀疏点云对所述低光照图像进行三维场景重建，得到所述低光照图像的高斯球分布；构建所述高斯球分布的吸收率属性，其中，所述吸收率属性用于描述物体对投射到其表面的辐射能量的吸收能力；根据所述吸收率属性对所述高斯球分布进行光照增强，得到所述低光照图像的场景重建视图。通过本发明实施例，解决了相关技术中低光照场景中图像细节缺失的技术问题，能有效地保留低光照图像的场景细节。
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公开(公告)号：CN120075734A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510538385.5
申请日：2025-04-27
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种车辆钥匙定位方法、装置、车辆及存储介质。其中，该车辆钥匙定位方法包括：获取多个蓝牙接收装置接收到蓝牙信号的信号强度，蓝牙信号是由车辆钥匙向多个蓝牙接收装置发送的，多个蓝牙接收装置设置于车辆的不同位置；基于多个信号强度确定车辆钥匙在当前定位时刻的参考定位信息；对参考定位信息进行稳定定位处理，得到当前定位时刻的蓝牙定位信息；基于多个定位时刻的蓝牙定位信息确定车辆钥匙的定位结果。本申请实施例通过对参考定位信息进行稳定定位处理，使得到的蓝牙定位信息更加稳定，进而使车辆钥匙的定位结果更加稳定，减少蓝牙定位过程中不必要的跳变及跳变带来的定位误差，使最终得到的车辆钥匙的定位结果更加准确。
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公开(公告)号：CN117575903A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311362384.7
申请日：2023-10-19
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4038 , G06T3/4046 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/77 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种车载环视影像清晰化方法、装置、设备以及存储介质，方法包括：获取待处理图像数据和图像处理模型；通过图像处理模型中的数据预处理层提取当前深层语义特征；通过全局多视野注意力特征层得到当前帧的多个注意力特征图，并拼接为当前帧的融合注意力特征；通过多帧互相关层计算当前帧的融合注意力特征与相邻帧的融合注意力特征之间的差异得到当前帧的差异特征，并将当前帧的差异特征和当前帧的融合注意力特征拼接为当前帧的融合相关特征；通过解耦层对当前帧的融合相关特征进行上采样，得到当前帧清晰化图像。本发明在低成本条件下还保证了图像的恢复精度。
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公开(公告)号：CN117078560A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311251959.8
申请日：2023-09-26
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06T5/00 , G06T7/10 , G06T15/00 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及一种基于对抗生成网络的图像真实感增强方法及系统，通过类别标签映射对真实样本图像与仿真样本图像进行配对，得到语义对齐的真实图像碎片和仿真图像碎片；将仿真样本图像的渲染信息编译为渲染特征；构建图像真实感增强模型，利用渲染特征以及配对好的真实图像碎片和仿真图像碎片训练图像真实感增强模型，根据生成图像的真实感损失和特征结构损失调整图像真实感增强模型的参数，得到训练好的图像真实感增强模型；利用训练好的图像真实感增强模型生成更具真实感的仿真图，实现复杂场景图像多目标的真实感风格迁移的同时保障了图像真实感风格迁移的效率和效果。
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公开(公告)号：CN115630682A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211349205.1
申请日：2022-10-31
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种对抗样本生成方法、装置、设备、介质及模型训练方法，所述对抗样本生成方法通过向条件对抗生成网络中输入原始图像以及定向攻击标签，以生成第一扰动图像；采用核函数对所述第一扰动图像进行平滑处理，得到第二扰动图像；将所述第二扰动图像与所述原始图像进行叠加，形成对抗样本。本发明所提供的对抗样本生成方法由于引入了核函数对初始生成的扰动图像进行平滑处理，降低了生成的对抗样本对于攻击模型的敏感性，具有较好的迁移攻击性能，此外由于本发明的条件对抗生成网络中包含CAN网络，使得利用本方法生成的对抗样本在黑盒场景下相对于传统的基于梯度迭代的方法具有更高的计算效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117079067A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202310479740.7
申请日：2023-04-28
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/75 , G06V10/82 , G06V10/42 , G06V10/54 , G06N3/0475 , G06N3/088 , G06N3/094
Abstract: 本申请涉及机器学习技术领域，提供了一种模型对抗攻击方法、装置、设备及介质，方法包括：通过初始生成网络，得到携带标签的第一攻击数据集对应的初始对抗样本，并将初始对抗样本传输至目标攻击模型对应的替代模型，得到替代模型的损失值；将第一攻击数据集和不携带标签的第二攻击数据集传输至特征匹配网络，以对语义特征、纹理特征进行特征匹配，得到特征匹配网络的损失值；根据替代模型的损失值、特征匹配网络的损失值，更新初始生成网络的参数，得到目标生成网络；将目标攻击数据集传输至目标生成网络，得到目标对抗样本，并将目标对抗样本传输至目标攻击模型，以实现模型对抗攻击。提高了跨域数据对目标模型的攻击效果，模型攻击范围更广。
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公开(公告)号：CN116958746A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310914130.5
申请日：2023-07-24
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/56 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了对抗样本生成方法、系统、存储介质及电子设备，涉及汽车智能化应用技术领域，其方法包括以下步骤：S1、获得与训练样本对应的第一颜色统计特征，基于训练样本xi的随机噪声生成第一对抗样本；S2、获得第二颜色统计特征；S3、将第一颜色统计特征及第二颜色统计特征进行归一化处理，分别获得第一颜色分布特征及第二颜色分布特征，并计算二者在颜色各通道之间的相似损失值；S4、通过相似损失值计算获得总体损失值，通过总体损失值与原始损失值计算得到更新损失值；S5、通过更新损失值反向传播更新第一对抗样本，通过本发明生成的对抗样本无论在数字世界和还是在物理世界均可与训练数据具有更高的相似性。
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公开(公告)号：CN116486164A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310467224.2
申请日：2023-04-26
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06T5/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种对抗样本防御方法、装置、车辆和存储介质。对抗样本防御方法包括：根据训练数据和训练数据对应的标签数据生成训练用对抗样本；将训练用对抗样本输入预先设置的深度学习模型训练得到第一去噪模型；将原始数据输入第一去噪模型中去除与标签数据对应的特定目标攻击信息，得到对抗样本防御结果。由于本申请提供的对抗样本防御方法将训练数据和标签数据混合后得到的训练用对抗样本输入深度学习模型进行训练，训练后得到的第一去噪模型对于标签数据对应的特定目标攻击信息的防御能力得到显著提升，当原始数据进入目标识别装置前，去噪模型能够快速识别针对特定目标的攻击信息并有效去除，提高了对抗样本防御能力。
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公开(公告)号：CN117710569A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311523270.6
申请日：2023-11-14
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，公开了一种物体的逆渲染方法、装置、设备及存储介质。其中，该方法包括：获取目标物体在多个不同光照条件下的目标图像序列，目标图像序列包括目标物体在多个视图下的拍摄图像；对每个目标图像序列中的目标物体进行几何重建，得到目标物体对应的几何结构信息；基于几何结构信息确定目标物体对应的物体表面，对物体表面进行材质恢复，得到目标物体对应的材质信息；基于几何结构信息和材质信息，生成目标物体的三维模型和材质贴图。通过实施本发明技术方案，最大程度上保证了材质还原的准确度，使得目标物体的三维模型和材质贴图具有较高的真实度，从而保证了仿真测试场景的构建真实度。
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公开(公告)号：CN116935162A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310916762.5
申请日：2023-07-24
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/094
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于目标检测的对抗黑盒攻击方法、装置、设备及介质，涉及对抗攻击技术领域。该方法包括：将初始对抗补丁放入待检测样本中，得到中间待检测样本；将中间待检测样本输入至白盒替代模型，确定预设损失函数的损失值；根据基于梯度的对抗攻击算法和损失值对初始对抗补丁进行更新，得到更新后的对抗补丁；将更新后的对抗补丁作为初始对抗补丁，重复执行将初始对抗补丁放入待检测样本中的步骤至得到更新后的对抗补丁的步骤，直至预设损失函数收敛，得到目标对抗补丁；将目标对抗补丁粘贴到真实检测目标的对应位置上，通过黑盒目标检测系统对真实检测目标进行检测，得到黑盒检测结果，从而提升黑盒目标检测对抗攻击的准确性。
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