公开(公告)号：CN117765489A

公开(公告)日：2024-03-26

申请号：CN202311468985.6

申请日：2023-11-06

Applicant: 浙江大学 ,  浙江大学杭州国际科创中心

Inventor： 林峰 ,  李瑾 ,  闫昊 ,  刘子威 ,  任奎

IPC: G06V20/56 ,  G06V10/25 ,  G06V10/26 ,  G06V10/40 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明公开了一种基于单目摄像头的自动驾驶幽灵攻击检测方法，包括：获取路况图像，对所述路况图像进行目标检测，以检测场景中存在的目标物体并对各目标物体进行分割；将分割得到的所有目标物体图像进行预处理；对预处理后的目标物体图像，利用预训练的特征提取及分类识别网络生成领域无关的特征表示并根据所述特征表示判断所述目标物体是否为幽灵攻击产生的虚假物体。本发明只依赖于在自动驾驶车辆中广泛存在的单目摄像头，能够应用于各级自动驾驶车辆中。

公开(公告)号：CN117424722A

公开(公告)日：2024-01-19

申请号：CN202311209049.3

申请日：2023-09-18

Applicant: 浙江大学杭州国际科创中心

Inventor： 林峰 ,  刘天天 ,  王超 ,  闫昊 ,  任奎

IPC: H04L9/40 ,  G10L17/10

Abstract: 本申请涉及一种身份识别方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取待识别信号，所述待识别信号包括毫米波信号与音频信号，基于所述毫米波信号与音频信号进行活体特征检测，得到活体毫米波信号与活体音频信号，基于所述活体毫米波信号与活体音频信号进行特征融合，得到活体语音信号融合响应图，基于所述活体语音信号融合响应图进行身份识别。也就是说，针对语音身份识别与认证场景下的恶意欺骗攻击，通过提取音频模态上的声纹感知数据和无线感知的人体皮表的活体数据，构造衡量数据信息质量的响应图，以实现身份识别，抵御了恶意欺骗攻击，同时提高了语音声纹识别认证的准确度。

公开(公告)号：CN117576656A

公开(公告)日：2024-02-20

申请号：CN202311468578.5

申请日：2023-11-06

Applicant: 浙江大学杭州国际科创中心

Inventor： 林峰 ,  闫昊 ,  张梦 ,  刘子威 ,  任奎

IPC: G06V20/58 ,  G06V20/64 ,  G06V10/46 ,  G06V10/75

Abstract: 本申请涉及一种移动对象检测方法、装置、车载摄像系统和电子装置，其中，该移动对象检测方法方法包括：基于三维车辆检测，获取目标车辆的轮廓位置信息；根据轮廓位置信息，确定当前图像的检测区域；其中，检测区域属于所述目标车辆的视野盲区；当前图像属于待处理图像序列中最新获取的图像；根据当前图像和所述待处理图像序列中与当前图像相邻的上一帧历史图像，确定检测区域在预设时间段的像素变化信息；根据检测区域在预设时间段的像素变化信息，确定检测区域内的动态像素；根据动态像素，确定检测区域内是否存在移动对象。通过本申请，解决了障碍物检测难度大，检测准确度低的问题。

公开(公告)号：CN119445039A

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202411266998.X

申请日：2024-09-10

Applicant: 杭州高新区(滨江)区块链与数据安全研究院 ,  浙江大学

Inventor： 林峰 ,  缪鑫 ,  任奎 ,  闫昊

IPC: G06T19/20 ,  G06T15/08 ,  G06T15/20 ,  G06T7/246 ,  G06T7/80 ,  G06T7/73

Abstract: 本申请涉及一种基于神经辐射场的自动驾驶场景仿真方法、装置和仿真平台，其中，该方法包括：基于神经辐射场对自动驾驶场景进行仿真，得到仿真场景；对仿真场景进行数据处理，得到物体元数据和对应的位置信息；基于仿真场景的三维空间视图和动态物体轨迹的第一鸟瞰视图的辅助，根据物体元数据和对应的位置信息，对仿真场景中的动态物体进行场景编辑。通过本申请，解决了相关技术中存在场景编辑功能受限，流程复杂的问题，基于仿真场景的三维空间视图和动态物体轨迹的第一鸟瞰视图的辅助实现了准确可控的对仿真场景中的动态物体的场景编辑，补足场景编辑方面的不足。

公开(公告)号：CN117854039A

公开(公告)日：2024-04-09

申请号：CN202311758543.5

申请日：2023-12-20

Applicant: 浙江大学

Inventor： 林峰 ,  马若凯 ,  马哲 ,  闫昊 ,  任奎

IPC: G06V20/58 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/40 ,  G06V10/54 ,  G06V10/26 ,  G06V10/32 ,  G06T17/20 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供了一种面向车辆目标检测模型的对抗样本生成方法和端到端对抗训练系统，本发明通过控制摄像头视角、天气状态等参数，生成多样化的自动驾驶场景数据，再基于神经渲染器绘制并优化物理可部署的对抗纹理，得到对抗样本，实现多视角下的有效攻击；可以将优化的纹理张贴到车辆表面，实现物理世界的评估与检测；且具有良好的泛化性，能够干扰不同的目标检测模型，可以提升其鲁棒性。发明还通过预置若干超参数控制交通流特征，设计脚本实现自动化训练。针对识别效果不佳的样本，系统会提取其对应的拍摄参数特征，在下一个轮次生成更多的类似样本，实现自适应的流水线训练过程，定向优化模型的薄弱环节，极大地减少了训练开销。