본 실시 예의 기술 방안 은 , 오리지널 픽처 에 서로 다른 교란 방식 으로 간섭 잡음 을 추가 하 여 서로 다른 유형 의 간섭 샘플 세트 를 형성 하 고 , 오토 인코더 를 트레이닝 하 여 다양 한 간섭 을 필터 링 할 수 있 는 간섭 제거 오토 인코더 를 획득 하 고 , 그 다음 , 당해 간섭 제거 오토 인코더 를 사용 하 여 차량 에 의해 수집 된 비디오 스트리밍 에서 의 픽처 를 간섭 제거 전처리 하 여 간섭 이 필터링 된 픽처 를 획득 하 고 , 전처리 를 거친 픽처 를 교통 표지 인식 모델 에 입력 하 여 인식 처리 함 으로써 , 정확 한 차량 제어 명령 을 생성 할 수 있 도록 함 으로써 , 적대 적 샘플 이 교통 표지 인식 모델 을 공격 함 으로 인해 교통 표지 인식 착오 가 야기 되 는 문제 를 해결 하 여 , 교통 이미지 내 의 적대 적 샘플 의 간섭 을 저감 시키 고 이미지 인식 정확 률 을 향상 시키 며 무인 주행 또는 스마트 운전 의 안전 성 을 향상 시킬 수 있 다 .