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车辆感知算法测试与加固解决方案

该方案旨在对智能驾驶系统感知算法提供鲁棒性测评与加固能力。针对当前智能驾驶系统如视觉检测系统、激光雷达检测系统、视觉雷达融合检测系统所面临的对抗鲁棒性和自然鲁棒性问题,方案提供了数字世界、仿真环境和物理世界三个层面的评估方法以及加固方案。基于加强智能驾驶感知算法安全性的核心需求,RealAI研发了智能驾驶模型鲁棒性评估平台和加固平台,为智能感知算法模型安全性和可信赖应用提供技术储备和应用基础。

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方案架构图
核心能力
核心优势
可靠的加固方案

基于深度学习优化,提升算法对传感器故障、恶意攻击等干扰的抵御能力,提供更可靠的防御机制

卓越的测评能力

拥有十余种主流及RealAI的攻击算法,可生成不同攻击强度的对抗样本,模拟攻击测评AI模型安全性,并输出安全评分及详细报告

可靠的加固方案

基于深度学习优化,提升算法对传感器故障、恶意攻击等干扰的抵御能力,提供更可靠的防御机制

卓越的测评能力

拥有十余种主流及RealAI的攻击算法,可生成不同攻击强度的对抗样本,模拟攻击测评AI模型安全性,并输出安全评分及详细报告

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