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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利物理可实现约束的车辆目标反识别方法、系统及存储介质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：CN116524367B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202310385765.0，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权物理可实现约束的车辆目标反识别方法、系统及存储介质是由杨卫东;肖子雨;王公炎;颜露新;钟胜;黎云设计研发完成，并于2023-04-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本物理可实现约束的车辆目标反识别方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种物理可实现约束的车辆目标反识别方法、系统及存储介质，属于深度学习方法的对抗攻击领域，方法包括：训练阶段：获取物理世界对抗目标车辆的遥感图像；确定对抗块在所述遥感图像中的生成位置及大小；根据对抗块生成位置及大小生成相应的随机初始对抗块，得到对抗样本图像；将所述对抗样本图像输入车辆检测网络，训练对抗块颜色组成，直至损失收敛或者达到设定的训练次数，输出训练好的对抗块；预测阶段：利用训练好的对抗块进行物理可实现约束的车辆目标反识别。本发明的方法具有物理可实现性及较高的适用性，可应用于特种车辆针对深度神经网络车辆检测器的外观防护处理，增强特种车辆在面对深度神经网络车辆检测器时的隐蔽性。

本发明授权物理可实现约束的车辆目标反识别方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种物理可实现约束的车辆目标反识别方法，其特征在于，包括对抗块训练阶段和应用阶段，对抗块训练阶段包括S1-S4，应用阶段包括S5： S1、获取物理世界对抗目标车辆的遥感图像； S2、确定对抗块在所述遥感图像中的生成位置及大小； S3、按照对抗块生成原则，根据S2中确定的对抗块生成位置及大小生成相应的随机初始对抗块，得到对抗样本图像；其中，所述对抗块生成原则包括增大每个对抗块颜色变化的最小单元； S4、将所述对抗样本图像输入神经网络中，训练损失，采用反向传播算法调整每个对抗块内部色块的位置及颜色组成，直至损失收敛或达到设定的训练次数，输出训练好的对抗块； S5、利用训练好的对抗块进行物理可实现约束的车辆目标反识别； 训练过程中的损失函数为： 其中，表示车辆检测器对目标车辆类别置信度最小时对应的对抗块内部色块的位置及颜色组成；表示将对抗块经过内部色块的位置及颜色的组成变换后，生成在所述遥感图像中设定的位置上；表示对抗块针对对抗目标车辆类别的置信度。

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