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公开(公告)号:CN119888407A
公开(公告)日:2025-04-25
申请号:CN202411967486.6
申请日:2024-12-30
Applicant: 中国舰船研究设计中心
IPC: G06V10/774 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/56 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0985 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种船舶纹理生成面积受限下的对抗样本生成方法,包括以下步骤:1)通过预设的深度学习模型,对包含目标船舶的图像,进行目标检测;2)提取深度卷积层特征图作为分析对象;3)卷积层的第k个特征图为Ak,计算第k个特征图的权重系数akc;4)构建Grad‑CAM热力图;5)根据每一幅热力图像素值的最大值设置判决阈值,根据阈值对热力图做二值化处理,得到具有强判决性特征区域的位置信息;6)在具有强判决性特征区域的位置设置对抗纹理形成对抗样本;7)以二值化处理后的热力图作为掩码,与步骤6)生成的对抗样本进行叠加,得到最终的对抗样本。本发明可以在尽可能减少船舶纹理面积的情况下提高对抗攻击的效果。
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公开(公告)号:CN118915741A
公开(公告)日:2024-11-08
申请号:CN202410966989.5
申请日:2024-07-18
Applicant: 中国舰船研究设计中心
Abstract: 本发明公开了一种模拟退火遗传算法与改进人工势场法结合的避障方法,该方法包括:构建环境的栅格地图,并确定障碍物栅格和可通行栅格;基于遗传模拟退火算法进行全局路径规划,得到全局规划路径;按照所述全局规划路径,在改进斥力势能函数的合势场运动。该方法还包括:检测是否陷入局部最小点;若是,则引入填平势场;若否,则继续沿所述全局规划路径运动,直至到达目标点。本发明把传统的遗传算法引入模拟退火思想,可以使得最优路径规划的更快,更容易得到全局最优解,并在遗传模拟退火算法的基础之上与改进的人工势场法相互融合,二者取长补短,从而有效地减少移动机器人陷入到局部最小点的概率,让机器人更加安全地到达目标点。
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