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新项目开发AI视觉系统 可用于自动驾驶

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时间:1900/1/1 0:00:00

据外媒报道,加州大学河滨分校阿米特·罗伊·乔杜里教授领导的团队获得了美国国防部高级研究计划局近100万美元的资助,用于研究对抗性攻击的计算机视觉系统。该项目是DARPA人工智能探索项目中全机器视觉干涉项目的一部分。研究成果将广泛应用于自动驾驶汽车、监控和国防领域。团队成员包括来自加州大学河滨分校的研究人员Srikanth Krishnamurthy、Chengyu Song、Salman Asif,以及施乐旗下的研发公司PARC。

发现

当人们看到一个物体时,他们也会注意到物体周围的整个场景。这种更广阔的视觉环境使人们更容易发现和解释不规则的情况。人类驾驶员会注意停车标志上的贴纸,并知道这些贴纸不会改变标志的含义或会停车。然而,使用深度神经网络进行物体识别的自动驾驶汽车可能由于贴纸而无法识别停车标志,并且很难成功通过十字路口。无论训练过的计算机算法在识别目标变化方面有多好,图像干扰总是会增加计算机做出错误决策或建议的可能性。深度神经网络对图像处理的脆弱性使其成为黑客的目标,这些黑客意图干扰视觉人工智能支持的决策和行动。Roy Chowdhury表示,“如果物体出现在不合适的位置,就会触发防御机制。即使图像的一部分受到干扰,比如停车标志上的贴纸,我们仍然可以做到这一点。”例如,当人们看到马或船时,他们也想看到周围的某些物体,比如谷仓或湖泊。如果这些图像中的一个受到干扰,例如一匹马站在汽车经销店或一艘船漂浮在云中,人们可以识别错误。罗伊·乔杜里的团队希望将这种能力应用于计算机。为了实现这一点,研究人员首先需要确定可能的攻击类型。DARPA的项目将专注于利用视觉环境信息产生对抗性攻击,以更好地了解机器视觉系统的弱点。Roy Chowdhury说:“我们会干扰图像系统,导致计算机给出错误的答案,这可能有助于设计防御措施来抵御攻击

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