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龙图腾网获悉北京智芯微电子科技有限公司申请的专利智能电网深度视觉检测模型的安全评价方法及系统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：CN117058370B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202310854979.8，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权智能电网深度视觉检测模型的安全评价方法及系统是由张予;甄岩;霍超;张港红;白晖峰;郑利斌;刘浩设计研发完成，并于2023-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本智能电网深度视觉检测模型的安全评价方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及智能电网领域，提供一种智能电网深度视觉检测模型的安全评价方法及系统。所述方法包括：基于电力场景图像形成具有真实目标干扰的测试图像；将具有真实目标干扰的测试图像输入基于混合干扰的对抗样本生成模型，生成对抗样本集，所述对抗样本生成模型是基于真实目标干扰、雾霾干扰以及真实噪声干扰构建的，包括生成对抗网络和替代模型，生成对抗网络包括生成网络和判别网络；利用对抗样本集对智能电网深度视觉检测模型进行测试，根据测试结果评估智能电网深度视觉检测模型的安全性。本发明考虑到电力场景下真实世界的干扰，利用具有混合干扰的对抗样本集评估深度视觉检测算法的防御能力，从而降低深度网络带来的安全隐患。

本发明授权智能电网深度视觉检测模型的安全评价方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种智能电网深度视觉检测模型的安全评价方法，其特征在于，包括： 基于电力场景图像形成具有真实目标干扰的测试图像； 将具有真实目标干扰的测试图像输入基于混合干扰的对抗样本生成模型，生成对抗样本集；所述基于混合干扰的对抗样本生成模型是基于真实目标干扰、雾霾干扰以及真实噪声干扰构建的，包括生成对抗网络和替代模型，所述生成对抗网络包括生成网络和判别网络； 利用所述对抗样本集对智能电网深度视觉检测模型进行测试，根据测试结果评估所述智能电网深度视觉检测模型的安全性； 所述方法还包括： 在生成对抗样本集之前，将具有真实目标干扰的训练图像输入基于混合干扰的对抗样本生成模型，对所述基于混合干扰的对抗样本生成模型进行训练，包括： 将具有真实目标干扰的训练图像作为第一混合图像，利用加雾算法对第一混合图像叠加雾霾干扰，生成第二混合图像； 将第二混合图像输入所述生成网络，生成第三混合图像； 将第三混合图像和具有真实噪声干扰的图像输入所述判别网络进行真假噪声判别； 将第三混合图像输入所述替代模型进行预测； 其中，所述生成网络的损失函数包括：所述判别网络的生成判别损失，防止颜色失真的颜色稳定损失，以及用于衡量替代模型的预测结果与真实目标干扰标签之间差距的均方误差损失。

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