神经网络技术帮自主驾驶汽车识别幻影物体

作者: 毛黎 2020-02-07 13:33:13

以色列本古里安大学内盖夫网络安全研究中心的研究人员表示,在道路上投影图像形成幻影物体,可导致行驶中的半自主或全自主驾驶汽车误判并急刹车,从而危及车内驾驶员和乘客的生命。他们正在研究的神经网络技术,将解决自主驾驶汽车无法识别幻影物体的缺陷。

神经网络技术帮自主驾驶汽车识别幻影物体

研究小组的演示表明,在道路上投影出人物等虚幻物体或虚幻道路路线,能导致半自主或全自主驾驶汽车出现刹车或跑偏情况。研究小组博士生本·纳西认为,这种行为可称为“幻影攻击”,利用配备有便携式投影仪的无人机或入侵互联网控制的路边数字广告牌就能实现。

纳西同时表示,远程利用无人机和数字广告牌对自主驾驶汽车实施幻影攻击,通常不会在现场留下任何证据,攻击者也不需要任何复杂的准备工作,同时实施攻击的设备价格低廉。研究小组证明,只需在路边数字广告牌上显示路线幻影125毫秒,便可让自主驾驶汽车的驾驶辅助系统信以为真。

神经网络技术帮自主驾驶汽车识别幻影物体

目前汽车行业尚未考虑幻影攻击的问题。纳西认为,现在自主驾驶汽车采用的物体识别系统存在缺陷,其本质上使用特征匹配来检测视觉对象,没有接受区分真假物体的训练。研究人员还指出,实际上即使存在深度传感器,投影在道路上的无深度物体也被认为是真实的,这是汽车行业“安全胜于遗憾”政策导致的结果,它让现在汽车识别技术将可视的二维物体视为真实物体。

研究人员建议汽车制造商采取措施,确保其采用的自主驾驶技术能够识别道路上物体的真假。同时研究人员表示,他们正在开发一种神经网络,用于检查和探测物体的反射光以及其表面和背景,以确定道路上的物体是真实的还是幻影,为汽车制造商提供解决方案。

神经网络 自主驾驶 幻影物体
上一篇:Golang还是Python?哪种语言更适合AI? 下一篇:中国医疗人工智能现状分析:从产品验证进入市场验证
评论
取消
暂无评论,快去成为第一个评论的人吧

更多资讯推荐

二次元少女生成器、会开车的神经网络...2019年优秀的17个机器学习项目

为了挑选出2019年优秀的开源项目,最近某位Medium网友整理了2019年Reddit机器学习板块热门高赞项目资源汇总,一起来看看都有哪些项目上榜。

猿妹 ·  2019-12-25 14:29:35
避免神经网络过拟合的5种技术

最近一年我一直致力于深度学习领域。这段时间里,我使用过很多神经网络,比如卷积神经网络、循环神经网络、自编码器等等。我遇到的最常见的一个问题就是在训练时,深度神经网络会过拟合。

THU数据派 ·  2019-12-20 09:15:48
诠释图形处理器(GPU)和神经网络加速器芯片如何为汽车应用提供智能优势

汽车行业是推动人工智能(AI)发展的重要行业之一,这是因为该行业致力于自动驾驶汽车和高级驾驶员辅助系统(ADAS)的泛在利益。

Imagination Technologies汽车产品部总监Bryce Johnst ·  2019-12-18 14:00:33
如何对机器学习做单元测试

养成良好的单元测试的习惯,真的是受益终身的,特别是机器学习代码,有些bug真不是看看就能看出来的。

AI公园 ·  2019-12-18 10:25:12
如何在Keras中创建自定义损失函数?

Keras 是一个创建神经网络的库,它是开源的,用 Python 语言编写。Keras 不支持低级计算,但它运行在诸如 Theano 和 TensorFlow 之类的库上。

skura ·  2019-12-02 21:29:45
一文搞懂神经网络

人工智能是这几年非常火的技术,上至九十九下至刚会走都对人工智能或多或少的了解。神经网络是人工智能的核心,也就是说没有神经网络就没有人工智能,那么这篇文章就带大家学习一下神经网络相关的知识。这篇文章没有数学公式、没有代码,旨在帮助读者快速掌握神经网络的核心知识。

朱钢 ·  2019-11-19 08:00:00
一文理清深度学习前馈神经网络 精选

前馈神经网络(feedforward neural network)是一种最简单的神经网络,各神经元分层排列。每个神经元只与前一层的神经元相连。接收前一层的输出,并输出给下一层.各层间没有反馈。

SAMshare ·  2019-11-06 17:00:51
面部识别必看!5篇论文了解如何实现人脸反欺诈、跨姿势识别等(附链接) 精选

我们可以使用面部识别来解锁手机,在安全门上验证身份,并在某些国家/地区进行刷脸支付。许多公司都投资于面部识别技术的研究和开发,本文将重点介绍其中的一些研究,并介绍五篇有关人脸识别的机器学习论文。

佚名 ·  2019-11-04 10:56:06
Copyright©2005-2020 51CTO.COM 版权所有 未经许可 请勿转载