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龙图腾网获悉深圳大学;淘宝(中国)软件有限公司申请的专利一种基于深度学习模型实现的篡改区域定位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：CN113962940B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202111152313.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于深度学习模型实现的篡改区域定位方法是由卓龙;谭舜泉;曾吉申;李斌;黄继武设计研发完成，并于2021-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习模型实现的篡改区域定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习模型实现的篡改区域定位方法，方法包括：获取待处理篡改图像；将待处理篡改图像输入定位模型，得到预测分割图，其中，定位模型为预先经过训练的模型，定位模型的训练过程包括：获取若干训练样本，根据若干训练样本对原始定位模型进行迭代训练，其中，每一训练样本对应两轮训练；根据预测分割图，确定待处理篡改图像中的篡改区域。本发明通过每一个训练样本分别对定位模型进行两轮训练，缓解了训练样本不足的缺陷，提升模型的训练效果，使训练出来的定位模型可以更准确地定位出篡改图像中的篡改区域，解决了现有技术中采用少量训练样本训练出来的定位模型无法准确定位篡改图像中的篡改区域的问题。

本发明授权一种基于深度学习模型实现的篡改区域定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习模型实现的篡改区域定位方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待处理篡改图像； 将所述待处理篡改图像输入定位模型，得到预测分割图，其中，所述定位模型为预先经过训练的模型，所述定位模型的训练过程包括：获取若干训练样本，根据若干所述训练样本对原始定位模型进行迭代训练，其中，每一所述训练样本对应两轮训练； 根据所述预测分割图，确定所述待处理篡改图像中的篡改区域； 每一所述训练样本包括篡改图像和所述篡改图像对应的标准分割图，所述两轮训练中的第一轮训练包括： 将所述篡改图像输入所述原始定位模型，得到第一训练分割图； 根据所述第一训练分割图和所述标准分割图，确定所述原始定位模型对应的第一误差数据； 根据所述第一误差数据对所述原始定位模型的模型参数进行更新； 所述两轮训练中的第二轮训练包括： 获取所述第一轮训练后得到的定位模型的模型参数； 根据所述第一轮训练后得到的定位模型的模型参数，对所述篡改图像进行梯度攻击，得到对抗图像；将所述对抗图像作为干扰图像； 将所述干扰图像输入所述第一轮训练后得到的定位模型，得到第二训练分割图； 根据所述第二训练分割图和所述标准分割图，确定所述第一轮训练后得到的定位模型对应的第二误差数据； 根据所述第二误差数据对所述第一轮训练后得到的定位模型的模型参数进行更新。

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