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龙图腾网获悉西安科技大学申请的专利面向目标检测模型的对抗攻击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：CN120580418B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202511063320.6，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权面向目标检测模型的对抗攻击方法是由赵彦龙;于振华;遆亚舟;顾炜;郑振;杨攀宇;崔瑞祥;叶鸥设计研发完成，并于2025-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向目标检测模型的对抗攻击方法在说明书摘要公布了：本发明公开了面向目标检测模型的对抗攻击方法，包括：提取图像中目标的边界框信息，根据边界框在图像中的占比将数据集划分为远、近视角两类；针对远、近视角变化带来的特征差异，设计对应的自适应掩码策略进行扰动区域控制；引入条件生成器用于生成对抗扰动，并在其下采样层中构建NRSU模块，通过NRSU模块对齐标签信息到特征空间，并通过自适应掩码引导标签特征融入图像特征中；构建基于视角的动态权重平衡机制，对生成的扰动进行多视角适应性优化，得到对抗样本。本发明方法在各类视角变化下均展现出稳定的攻击性能，具备较强的视角适应能力和鲁棒性。

本发明授权面向目标检测模型的对抗攻击方法在权利要求书中公布了：1.面向目标检测模型的对抗攻击方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施： 步骤1，提取图像中目标的边界框信息，根据边界框在图像中的占比将数据集划分为远、近视角两类； 步骤2，针对远、近视角变化带来的特征差异，设计对应的自适应掩码策略进行扰动区域控制； 步骤3，引入条件生成器用于生成对抗扰动，并在其下采样层中构建NRSU模块，通过NRSU模块对齐标签信息到特征空间，并通过自适应掩码引导标签特征融入图像特征中； 步骤4，构建基于视角的动态权重平衡机制，对步骤3生成的扰动进行多视角适应性优化，得到对抗样本； 步骤3中，条件生成器的输入包括原始图像、目标类别以及步骤2中通过自适应优化得到的掩码，该掩码用于引导标签信息的注入； 所述条件生成器的具体工作流程为： 首先，将目标类别通过类别映射模块处理，映射为与输入图像或上层特征相同大小的类别特征图，同时，自适应掩码也被输入到条件生成器中，并将其维度对齐到类别特征图的维度空间，以引导类别特征图加入到输入图像中；其次，通过编码层的三个NRSU模块，将目标信息多层次地嵌入图像特征中；最后，经过卷积、残差连接和解码过程，最终生成对抗扰动； 所述NRSU模块包括Conv卷积层、下采样+Conv卷积层、TransposedConv层和ReLU激活函数，其中，Conv卷积层结合下采样+卷积步骤，其作用是进行特征的进一步压缩和信息提取，提取更加丰富的空间特征；TransposedConv层被用于进行上采样操作，以恢复图像的空间分辨率，并与上层的特征进行残差连接，增强嵌入其中的目标信息，确保即使后续卷积层数较大时，仍能提取到有效的目标类信息；最终，经过ReLU激活函数的处理，增强输出特征图的非线性表示能力。

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