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龙图腾网获悉浙江大华技术股份有限公司申请的专利对抗样本生成方法、目标识别模型的训练方法及相关装置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：CN114386476B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202111465875.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权对抗样本生成方法、目标识别模型的训练方法及相关装置是由丁珏;敦婧瑜设计研发完成，并于2021-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本对抗样本生成方法、目标识别模型的训练方法及相关装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种对抗样本生成方法、目标识别模型的训练方法及相关装置，该对抗样本生成方法包括：获取数据样本集，数据样本集中包含多个数据样本；将数据样本集输入生成对抗网络中的生成器，生成器包括串联连接的编码器和解码器的网络结构；利用生成器对数据样本进行处理生成一个或多个噪声矩阵；将每个数据样本分别与对应的噪声矩阵融合，得到第一候选对抗样本集，第一候选对抗样本集中包含对应同一个数据样本经过训练得到的一个或多个第一候选对抗样本。通过上述方式，本发明能够提升得到的对抗样本的质量。

本发明授权对抗样本生成方法、目标识别模型的训练方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种对抗样本生成方法，其特征在于，所述方法包括： 获取数据样本集，所述数据样本集中包含多个数据样本，所述数据样本为图像； 将所述数据样本集输入生成对抗网络中的生成器，所述生成器包括串联连接的编码器和解码器的网络结构；其中，使用推土机距离作为生成对抗网络的损失函数； 利用所述生成器分别对每个所述数据样本进行处理生成多个噪声矩阵； 将每个所述数据样本分别与对应的所述噪声矩阵融合，得到第一候选对抗样本集，所述第一候选对抗样本集中包含对应同一个所述数据样本的多个第一候选对抗样本； 获取候选对抗样本集，所述候选对抗样本集中包含多个候选对抗样本，所述候选对抗样本包括所述第一候选对抗样本集的第一候选对抗样本； 基于超参数利用网格搜索策略对候选对抗样本进行筛选，得到优选对抗样本，进而得到多个优选对抗样本集，每个所述优选对抗样本集包括多个优选对抗样本，每个所述优选对抗样本对应一个所述数据样本； 分别将所述多个优选对抗样本集输入至少两个评判模型中，从同一个所述数据样本对应的所述多个优选对抗样本中选择一个作为目标对抗样本，所述目标对抗样本为使所述评判模型识别出错且噪声最小的所述优选对抗样本； 将多个所述目标对抗样本组合得到所述目标对抗样本集。

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