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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于空频融合的对抗样本生成装置及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：CN119625470B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411606148.X，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于空频融合的对抗样本生成装置及方法是由郭园方;李子涵;王蕴红设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于空频融合的对抗样本生成装置及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及对抗学习技术领域，具体涉及一种基于空频融合的对抗样本生成装置及方法，包括：收集图像数据，建立用于对抗样本生成的训练数据集，包括建立目标类图像训练集和待生成扰动图像训练集；对待生成扰动图像训练集中的图像进行空间域区块数据增强和频域数据增强，得到数据增强图像；采用生成器对数据增强图像进行处理，得到扰动图像；基于目标类图像训练集中的图像，采用判别器对扰动图像进行空域判别和频域判别，得到空频域损失；以最小化空频域损失为优化要求，更新生成器的网络参数；直到空频域损失小于预设值，得到训练完成的生成器，采用训练完成的生成器生成对抗样本；本发明能够生成可迁移性更好的对抗样本。

本发明授权一种基于空频融合的对抗样本生成装置及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于空频融合的对抗样本生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、收集图像数据，建立用于对抗样本生成的训练数据集，包括建立目标类图像训练集和待生成扰动图像训练集； 步骤S2、对所述待生成扰动图像训练集中的图像进行空间域区块数据增强和频域数据增强，得到数据增强图像； 步骤S3、采用生成器对所述数据增强图像进行处理，得到扰动图像； 步骤S3具体包括： 步骤S3‑1、将步骤S2获得的所述数据增强图像输入生成器，经过频率控制处理得到增强图像的低频特征和高频特征的加权和； 步骤S3‑2、将所述加权和进行残差层计算和上采样层计算，生成中间扰动图像； 步骤S3‑3、将所述中间扰动图像经过固定权重的平滑处理，投影至预设扰动范围后得到扰动图像； 步骤S4、基于所述目标类图像训练集中的图像，采用判别器对所述扰动图像进行空域判别和频域判别，得到空频域损失；以最小化所述空频域损失为优化要求，更新所述生成器的网络参数； 步骤S4具体包括： 步骤S4‑1、基于所述目标类图像训练集中的图像，采用判别器对所述扰动图像进行空域判别，得到全局损失和邻域相似性损失； 步骤S4‑2、采用判别器对所述扰动图像进行频域判别，得到频域损失； 步骤S4‑3、将所述全局损失、邻域相似性损失和频域损失结合，得到所述空频域损失，以最小化所述空频域损失为优化要求，更新所述生成器的网络参数； 步骤S5、回到步骤S3，直到所述空频域损失小于预设值，得到训练完成的生成器，采用训练完成的生成器生成对抗样本。

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