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一种基于对抗攻击的车牌攻击生成方法
发布时间: 2024-09-24
基本信息
合作方式：
技术转让
成果类型：
发明专利
行业领域：
新能源汽车产业,新能源汽车整车制造
成果介绍
为了克服现有技术中无法保护车辆所有者的隐私、存在车牌数据集不足的问题的不足，在此基础上产生让人难以察觉且对以深度学习训练的车牌识别分类器具有一定攻击效果的对抗车牌样本，本发明提出一种大量生成随机标准车牌数据集的方法，在解决数据集的问题后，运用一种对抗攻击的方法系统地生成具有高隐蔽性的扰动，随后添加到原始的车牌中，生成对抗车牌样本。该发明可以伪装为日常造成的车牌污染(灰尘、泥浆水)，具有隐蔽性好且扰乱电子警察正确识别车牌的效果，在人工智能安全领域具有重要的研究和应用价值。
成果亮点
一种基于对抗攻击的车牌攻击生成方法，包括以下步骤：1)选择合适的车牌底板尺寸和颜色以及标准车牌的字符字体和大小；2)确定合适的字符间隔，生成随机字符的车牌；3)对标准车牌进行数字图像处理；4)训练一个生成对抗扰动的分类器模型；5)判断生成的对抗样本是否被分类器误分类：即判断添加扰动的车牌是否被判断为其他车牌，是则结束车牌攻击，否则继续生成扰动，最后测试对抗样本的攻击效果。本发明运用对抗攻击方法实现车牌攻击，生成人们察觉不到的扰动，具有高隐蔽性，甚至还可以实现特定字符的扰动添加到原始的车牌字符上生成对抗样本，具有较高的实用价值。
团队介绍
浙江工业大学是东部沿海地区第一所省部共建高校、首批国家“高等学校创新能力提升计划”（2011计划）协同创新中心牵头高校和浙江省首批重点建设高校，坐落于中国历史文化名城、风景旅游胜地杭州。学校坚持立德树人根本任务，以拔尖创新人才为引领、高级应用型人才为主体、复合型人才为特色，大力培养德智体美劳全面发展，富有家国情怀、国际视野、创新精神和实践能力的行业精英和领军人才。
成果资料
产业化落地方案
成果综合评价报告
评价单位：- (-) 评价时间：2024-09-30
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