一种基于深度学习的智能车极端测试场景生成方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的智能车极端测试场景生成方法，包括以下步骤：搭建混合对抗生成网络场景；数据采集与预处理；动态对抗训练；模拟极端测试：一种基于深度学习的智能车极端测试场景生成系统，包括混合对抗生成网络模型、数据输入模块、预处理模块、边缘云模块和交互模块，本发明采用对抗生成网络与变分自编码器进行深度耦合模型，并且双通道对抗机制使生成场景的风险可控性较高，进行动态对抗训练；对于真实的多源数据集进行增强与标注，通过点云缺失区域特征补全算法，使点云数据完整度较高，动态障碍物建模引入社会力模型有效的模拟动态的风险进入；多模态风险评估网络提高评估准确率。