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龙图腾网获悉杭州高新区(滨江)区块链与数据安全研究院;浙江大学申请的专利针对图像-点云融合感知模型的对抗补丁生成方法和设备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：CN120182772B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510654957.6，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权针对图像-点云融合感知模型的对抗补丁生成方法和设备是由林峰;蒋思超;孟特石;任奎设计研发完成，并于2025-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本针对图像-点云融合感知模型的对抗补丁生成方法和设备在说明书摘要公布了：本申请涉及一种针对图像‑点云融合感知模型的对抗补丁生成方法和设备，通过获取第一图像，根据第一图像随机初始化掩码和全局扰动，并根据掩码将全局扰动叠加到第一图像上，得到第二图像；获取与第一图像相对应的点云数据，将第二图像和点云数据输入至神经网络模型进行训练，得到神经网络模型的感知热力图；根据感知热力图和实际物体分布的相似性，确定神经网络模型的感知类型；根据感知类型确定对抗补丁的部署位置，并基于部署位置对对抗补丁进行建模，得到第三图像；其中，全局感知模型的部署位置包括第一图像中的环境背景，局部感知模型的部署位置包括第一图像中的目标物体；降低了对抗样本的部署成本和难度。

本发明授权针对图像-点云融合感知模型的对抗补丁生成方法和设备在权利要求书中公布了：1.一种针对图像-点云融合感知模型的对抗补丁生成方法，其特征在于，包括： 获取第一图像，根据所述第一图像随机初始化掩码和全局扰动，并根据所述掩码将所述全局扰动叠加到所述第一图像上，得到第二图像； 获取与所述第一图像相对应的点云数据，将所述第二图像和所述点云数据输入至神经网络模型进行训练，得到所述神经网络模型的感知热力图； 根据所述感知热力图和实际物体分布的相似性，确定所述神经网络模型的感知类型；其中，所述神经网络模型的感知类型包括全局感知模型和局部感知模型； 根据所述感知类型确定对抗补丁的部署位置，并基于所述部署位置对所述对抗补丁进行建模，得到第三图像；其中，所述全局感知模型的部署位置包括所述第一图像中的环境背景，所述局部感知模型的部署位置包括所述第一图像中的目标物体； 其中，将所述第二图像和所述点云数据输入至神经网络模型进行训练，得到所述神经网络模型的感知热力图，包括： 获取经由所述神经网络模型处理产生的检测框置信度总和与掩码面积； 以最小化所述检测框置信度总和与所述掩码面积为优化目标，采用梯度下降算法对所述掩码和所述全局扰动进行梯度优化，得到优化后的掩码； 将所述优化后的掩码作为所述神经网络模型的感知热力图。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭州高新区(滨江)区块链与数据安全研究院;浙江大学，其通讯地址为：310051 浙江省杭州市滨江区物联网孵化器大楼2号楼A楼4-7层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。