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龙图腾网获悉中南大学申请的专利样本净化方法、装置和计算机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：CN120510029B 。

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：202510999191.5，技术领域涉及：G06T3/4038；该发明授权样本净化方法、装置和计算机设备是由张士庚;胡宇楠;陈胜设计研发完成，并于2025-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本样本净化方法、装置和计算机设备在说明书摘要公布了：本申请涉及一种样本净化方法、装置和计算机设备。所述方法包括：获取边缘设备中的对抗样本，并对对抗样本添加随机噪声，得到待去噪样本；基于待去噪样本，使用噪声预测模型进行噪声预测和样本净化处理，得到净化后的干净样本；噪声预测模型采用高层特征图复用机制，高层特征图复用机制用于将去噪步数t所采样到的高级特征图复用至去噪步数t‑n中，以与噪声预测模型的浅层网络生成的浅层特征图进行拼接，得到拼接特征图，n∈[1,2,…,N‑1]，N为预设缓存间隔。采用本方法能够提升净化效率、节省开销。

本发明授权样本净化方法、装置和计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种样本净化方法，其特征在于，所述方法包括： S101、获取边缘设备中的对抗样本，并对所述对抗样本添加随机噪声，得到待去噪样本； S102、基于所述待去噪样本，使用噪声预测模型进行噪声预测和样本净化处理，得到净化后的干净样本；所述噪声预测模型采用高层特征图复用机制，所述高层特征图复用机制用于将去噪步数t所采样到的高级特征图复用至去噪步数t-n中，以与所述噪声预测模型的浅层网络生成的浅层特征图进行拼接，得到拼接特征图，n∈[1,2,…,N-1]，N为预设缓存间隔； 噪声预测的过程包括： 若噪声预测模型在去噪步数t执行了前向传播，则缓存上采样块对所述去噪步数t的待去噪样本进行上采样得到的高层特征图； 在去噪步数t-n中，通过所述噪声预测模型中的浅层网络生成浅层特征图；所述浅层特征图基于所述去噪步数t-n的待去噪样本生成； 将所述浅层特征图和所述高层特征图进行拼接，得到拼接特征图； 使用上采样块对所述拼接特征图进行上采样处理，得到所述去噪步数t-n的预测噪声； 所述基于所述待去噪样本，使用噪声预测模型进行噪声预测和样本净化处理，得到净化后的干净样本，包括： S201、在当前去噪步数为去噪步数t时，使用公式计算所述去噪步数t的第一噪声水平调度；其中，表示曲率参数，表示最大噪声，表示最小噪声，T为总去噪步数； S202、将所述第一噪声水平调度和所述去噪步数t的待去噪样本输入至噪声预测模型中进行噪声预测，得到所述去噪步数t的第一预测噪声； S203、基于所述第一预测噪声，确定所述去噪步数t的噪声方向； S204、基于所述噪声方向、所述去噪步数t的待去噪样本、去噪步数t-1的第一噪声水平调度以及所述去噪步数t的第一噪声水平调度，确定所述去噪步数t-1的待去噪样本； S205、将步骤S201中的所述当前去噪步数更新为所述去噪步数t-1，将步骤S204中所述去噪步数t-1更新为去噪步数t-2，并重复步骤S201、步骤S202、步骤S203以及步骤S204，直至迭代步数满足第一预设条件，输出干净样本。

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