南京理工大学练智超获国家专利权
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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种基于多尺度滤波的物理对抗样本生成方法、系统、设备及存储介质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：CN120807365B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511307984.2，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权一种基于多尺度滤波的物理对抗样本生成方法、系统、设备及存储介质是由练智超;崔禹斌设计研发完成，并于2025-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于多尺度滤波的物理对抗样本生成方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度滤波的物理对抗样本生成方法、系统、设备及存储介质，属于人工智能安全领域，包括S1：获取图像数据；S2：利用通道注意力和像素注意力去除雾天数据的雾气；S3：利用神经渲染器与多尺度滤波结合，生成不同尺度、角度、俯仰角的对抗样本；S4：基于目标检测模型的检测结果不断调整损失函数，优化对抗纹理；S5：输出最终生成图像；本发明结合去雾算法，恢复图像的清晰度和对比度，使目标检测器在低能见度环境下仍能有效的对对抗纹理进行检测；本发明生成的对抗样本在多种复杂条件下具有鲁棒性，有效提高对抗目标检测的能力。
本发明授权一种基于多尺度滤波的物理对抗样本生成方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度滤波的物理对抗样本生成方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：获取图像数据； S2：引入通道注意力和像素注意力机制，通过损失函数优化去雾过程； S21：在通道注意力中引入交并比损失、对象置信度损失和分类损失； S22：在像素注意力中引入平滑损失，增强去雾后图像的清晰度和细节特征，减少噪声； S23：将通道注意力处理后的特征图与像素注意力处理后的特征图进行特征级联，融合不同层级的特征信息，保留图像的关键细节； S3：利用神经渲染器与多尺度滤波结合，生成不同尺度、角度、俯仰角的对抗样本； S31：采用小波变换进行多尺度分解，将对抗性纹理分解为不同尺度的特征； S32：对分解后的特征进行高斯滤波处理； S33：对滤波后的特征进行小波变换平滑处理； S4：基于目标检测模型的检测结果不断调整损失函数，优化对抗纹理； S5：输出最终生成图像。
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