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龙图腾网获悉西安邮电大学申请的专利一种面向自动驾驶系统的神经元覆盖引导式测试方法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：CN117152550B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202310354927.4，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种面向自动驾驶系统的神经元覆盖引导式测试方法是由孙家泽;李楠;马鲜艳;王小银;李娟设计研发完成，并于2023-04-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向自动驾驶系统的神经元覆盖引导式测试方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向自动驾驶系统的神经元覆盖引导式测试方法，属于人工智能测试领域，具体涉及到自动驾驶系统测试中大规模高质量的测试样本严重稀缺的问题，其特征是根据图像斑点信息对自动驾驶系统采集的原始测试样本聚类，筛选出等量种子样本，然后以最大化神经元覆盖率和使得系统预测不一致为目标，将在原始测试用例上的修改转化为一个优化问题，并采用梯度上升法求解，自动生成出容易使系统输出错误且神经元覆盖率高的测试用例集，最后重新输入至自动驾驶模型中训练，主要解决目前自动驾驶系统中测试用例不足，且存在神经元覆盖率低、耗时长等问题，从而挖掘出更多自动驾驶软件不合理的系统缺陷，减少测试损耗，增强系统模型的预测准确率。

本发明授权一种面向自动驾驶系统的神经元覆盖引导式测试方法在权利要求书中公布了：1.一种面向自动驾驶系统的神经元覆盖引导式测试方法，其特征在于所述方法包括如下步骤： 步骤1，获取自动驾驶系统采集的光学传感器图像数据和相应的标签信息，作为原始的测试样本，对图像的斑点特征数目进行检测； 步骤2，根据图像斑点特征数目和标签信息对测试样本进行聚类分析，从每一类中选取等量的测试样本保存至种子样本集合中； 步骤3，选取目标自动驾驶预测模型，将定量种子样本输入至预训练后的模型中，记录模型预测值，若转向角的输出值与对应种子样本的原始标签误差超过设定范围值，则舍弃此种子样本，否则进行步骤4； 步骤4，针对筛选出的种子样本，选择在过去测试中经常和很少覆盖到的靶向神经元，计算损失值，更新神经元覆盖率； 步骤5，以最大化神经元覆盖率和使得自动驾驶系统预测不一致为目标，将在种子样本上的修改转为为一个优化问题，采用梯度上升法求解； 步骤6，为种子样本添加三种不同类型的约束条件，设置图像部分的宽度、遮挡、污垢模拟图像数据的不同环境，对求解优化问题加以约束； 步骤7，设置梯度迭代次数，开始执行梯度上升引导的局部搜索，找到最大化所需目标的新输入，使种子样本进入迭代过程； 步骤8，重复执行步骤7，直至最大迭代次数或预测转向值与对应种子样本的原始标签误差达到预设条件，生成目标模型新的测试样本； 步骤9，循环执行步骤3-7，直至生成目标模型的测试样本集合，将不同模型的测试样本共同组成面向自动驾驶系统的神经元覆盖引导式测试样本集； 步骤10，使用最终生成的测试样本集重新训练自动驾驶预测模型，计算并评估自动驾驶系统的预测准确率。

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