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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种目标检测对抗防御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：CN117079101B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202311033098.6，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种目标检测对抗防御方法是由雷建军;张旭;刘增运;彭勃设计研发完成，并于2023-08-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种目标检测对抗防御方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种目标检测对抗防御方法，包括：多尺度特征提取模块用于获取待检测图像的检测特征表示；构建双路注意力机制，从原始图像和检测特征中分别生成注意力信号，提升对空间位置扰动的全面感知能力；构建动态预测模块，在空间注意力图引导下对多个卷积核参数进行加权计算，为不同空间位置自适应地分配不同的卷积参数；构建基于多损失函数的网络优化机制，其中稠密三元组损失用于保证空间注意力图对两种样本的局部区域的鉴别能力，目标检测损失使模型具备对目标位置和类别的预测能力；训练目标检测对抗防御模型，以多损失函数的网络优化机制端到端优化目标检测模型，基于训练得到的目标检测模型实现目标检测对抗防御。

本发明授权一种目标检测对抗防御方法在权利要求书中公布了：1.一种目标检测对抗防御方法，其特征在于，所述方法包括： 构建多尺度特征提取模块，所述多尺度特征提取模块用于获取待检测图像的检测特征表示； 构建双路注意力机制，从原始图像和检测特征中分别生成注意力信号，提升对空间位置扰动的全面感知能力；所述双路注意力机制包含：图像注意力生成单元和特征注意力生成单元； 构建动态预测模块，在空间注意力图引导下对多个卷积核参数进行加权计算，为不同空间位置自适应地分配不同的卷积参数； 构建基于多损失函数的网络优化机制，其中稠密三元组损失用于保证空间注意力图对两种样本的局部区域的鉴别能力，同时目标检测损失使模型具备对目标位置和类别的预测能力； 训练目标检测对抗防御模型，联合训练阶段同时输入对抗样本和正常样本，以多损失函数的网络优化机制端到端优化目标检测模型，基于训练得到的目标检测模型实现目标检测对抗防御； 所述图像注意力生成单元从输入图像中生成图像空间注意力图； 所述特征注意力生成单元从检测特征中生成特征空间注意力图； 所述图像注意力生成单元由图像注意力生成主干网络和一系列图像注意力生成子单元组成； 所述图像注意力生成子单元负责从图像注意力中间特征中生成图像空间注意力图，每个图像注意力生成子单元都由一层卷积层、一层批量归一化层和一层激活层组成； 所述特征注意力生成单元以检测特征作为输入，包含一系列特征注意力生成子单元。

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