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CARACAS: 车辆架构用于详细的 CAN 攻击模拟
现代车辆对利用网络基础设施的攻击（尤其是 Controller Area Network 网络）越来越容易受到威胁。本文通过利用 Simulink 等仿真框架的建模能力以及攻击模型的强大表示，探讨了通过生成合成数据集来有效应对此类威胁的可行
PDF23 days ago
探索高度量化的神经网络用于汽车 CAN 的入侵检测
利用定制量化的多层感知器（CQMLP）作为多类分类建模，可以在控制器区域网络（CAN）消息的正常流量中检测多个攻击，具有非常高的准确性，并且适用于关键 CAN 网络中的 ECU 集成。
PDF5 months ago
基于混合 FPGA 的轻量级多攻击 CAN 入侵检测系统
车辆之间越来越多的连接性正在提供新的功能，如连接的自动驾驶和先进的驾驶辅助系统（ADAS），以改善下一代车辆的安全性和可靠性。本文提出了一种轻量级的多攻击量化机器学习模型，使用 Xilinx 的 Deep Learning Processi
PDF5 months ago
AAAI结构信息引导的多模态预训练用于以车辆为中心的感知
我们提出了一种新颖的面向车辆的预训练框架称为 VehicleMAE，它融合了来自车辆轮廓信息的空间结构和来自信息性高级自然语言描述的语义结构，以实现有效的车辆外观重建。我们构建了一个大规模的数据集 Autobot1M，包含约 1M 辆车图像
PDF7 months ago
使用强化学习的无线数据传输需求下的自动驾驶车辆行程规划
基于强化学习的创新解决方案可以解决城市区域自主车辆的路径规划问题，同时考虑驾驶时间和数据传输需求，通过优先选择高带宽道路来满足数据传输要求，并最小化驾驶时间，相较于不考虑交通和带宽的基准路线规划方法，该解决方案表现更好。
PDF9 months ago
MM车辆控制：使用联邦深度强化学习进行碰撞避免
本文针对不断增长的城市人口和道路上日益增加的车辆，以保证交通的高效管理和安全成为了一个重要挑战。为了解决这些问题，本文以联邦深度强化学习（FDRL）技术为基础，对车辆避碰控制进行了全面研究。我们的主要目标是最小化行程延误，提高车辆的平均速度
PDFa year ago
无人机室内导航和车牌识别技术
使用纳米无人机通过沿墙寻随算法和卷积神经网络实时检测停放车辆的车牌，并生成包含车牌位置的 2D 地图。
PDFa year ago
TwinExplainer：解释汽车数字孪生的预测
本文介绍一种 TwinExplainer 系统，其可以解释汽车数据驱动数字孪生系统的预测，并且它可以帮助汽车利益相关者了解传感器通道的全球规模以及它们对通用 DT 预测的贡献。
PDFa year ago
CVPR通过从合成车辆的无监督域自适应学习部件分割
本文提出使用无监督领域自适应 (UDA) 从合成数据学习部件分割的想法，并介绍了一种针对车辆的综合部件分割数据集 UDA-Part，然后提出一种新的 UDA 算法，利用物体的空间结构来指导适应过程，实验结果证实我们的方法优于现有方法，并展示
PDF3 years ago