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龙图腾网获悉大众汽车股份公司;纽罗卡特有限责任公司申请的专利用于为神经网络生成受干扰的输入数据的方法和生成器获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114207674B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202080043495.X，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权用于为神经网络生成受干扰的输入数据的方法和生成器是由F·胡格尔;P·施利希特;N·M·施密特;F·阿西翁;F·F·格瑞斯纳设计研发完成，并于2020-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于为神经网络生成受干扰的输入数据的方法和生成器在说明书摘要公布了：本发明涉及一种用于为用于分析驾驶员辅助系统的传感器数据、特别是数字图像的神经网络11生成受干扰的输入数据9的方法，其中，定义第一度量，所述第一度量表明如何测量传感器数据的变化程度，定义第二度量，所述第二度量表明来自传感器数据的干扰针对的是什么，由第一度量和所述第二度量的组合产生优化问题，借助至少一种求解算法来求解优化问题，其中，求解表明输入数据9的目标干扰，并且借助目标干扰从传感器数据为神经网络11生成受干扰的输入数据9。本发明还涉及一种用于执行该方法的生成器10以及一种用于检查神经网络11的稳健性的方法，该神经网络11采用用于生成受干扰的输入数据9的方法。

本发明授权用于为神经网络生成受干扰的输入数据的方法和生成器在权利要求书中公布了：1.一种用于为用于分析驾驶员辅助系统的传感器数据的神经网络11生成受干扰的输入数据9的方法，其中所述传感器数据是数字图像，在该方法中： 定义第一度量，所述第一度量表明如何测量和量化传感器数据的变化程度，其中所述第一度量比较两个数字图像之间的图像距离，并为该图像距离输出值， 定义第二度量，所述第二度量表明来自传感器数据的干扰针对的是什么，其中所述第二度量针对的是某个类别的对象的变化，而且对象被识别和分类，其中所述第一度量和所述第二度量测量数字图像的传感器数据的变化，其中由所述第一度量和所述第二度量的组合产生优化问题，其中所述优化问题包括神经网络的损失函数，该神经网络作为参数包含干扰参数和按照所述第二度量通过干扰产生的图像，并且针对所述优化问题，在生成的图像相对于初始图像的根据所述第一度量的变化程度低于某个值的条件下来寻找所述干扰参数的最小值， 借助至少一种求解算法来求解所述优化问题，其中，所述求解表明所述输入数据9的目标干扰，并且 借助所述目标干扰为所述神经网络11生成受干扰的所述输入数据9，所述受干扰的输入数据是变化后的数字图像，所述神经网络11分析所述数字图像。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人大众汽车股份公司;纽罗卡特有限责任公司，其通讯地址为：德国沃尔夫斯堡；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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