恭喜罗伯特·博世有限公司S.古尔沙德获国家专利权
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龙图腾网恭喜罗伯特·博世有限公司申请的专利用于识别图像中的干扰的方法和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：CN111563522B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202010090355.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权用于识别图像中的干扰的方法和设备是由S.古尔沙德;A.施穆尔德斯;Z.阿卡塔;J.H.梅岑设计研发完成，并于2020-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本用于识别图像中的干扰的方法和设备在说明书摘要公布了：用于识别图像中的干扰的由计算机实现的方法和设备，其中，根据图像确定针对来自所述图像的对象的类别（202），其中，通过预测函数、特别是人工神经网络根据所述图像确定针对所述对象的属性（206），其中，根据所述属性和所述类别确定（210），所述图像是否包含对于预测函数、特别是人工神经网络有敌意的干扰。
本发明授权用于识别图像中的干扰的方法和设备在权利要求书中公布了：1.一种用于识别图像中的干扰的由计算机实现的方法，其特征在于，根据图像确定来自所述图像的对象的类别202，其中，通过人工神经网络根据所述图像确定所述对象的属性206，并且其中，根据所述属性和所述类别确定210，所述图像是否包含对于人工神经网络有敌意的干扰，其中所述有敌意的干扰被构成为使得所述人工神经网络将所述图像分类到存在的但对于该图像错误的类别中，其中，确定第一图像的至少一个第一属性206，其中确定在所述至少一个第一属性和通过所述人工神经网络为未受干扰的第二图像预测的至少一个属性之间的第一间距dz，其中在比较中将所述第一间距dz与阈值相比较，并且其中根据所述比较的结果确定所述第一图像是否包含对于人工神经网络有敌意的干扰210，其中，根据在对所述第一图像适用的类别yn的多个属性φyn和对所述第一图像不适用的至少一个类别y的多个属性φy之间的第二间距dzφ来定义所述阈值。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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