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龙图腾网恭喜重庆邮电大学申请的专利一种针对无人机目标检测系统的物理对抗攻击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：CN116091462B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202310084989.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种针对无人机目标检测系统的物理对抗攻击方法是由张恒;黄农森;杭芹;吕雪;何云玲;钟凌鹏;程成;赵洪坪;刘波;丁家松;郭家新设计研发完成，并于2023-02-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对无人机目标检测系统的物理对抗攻击方法在说明书摘要公布了：本发明属于人工智能安全领域，特别涉及一种针对无人机目标检测系统的物理对抗攻击方法；该方法包括利用预训练的生成对抗网络生成对抗补丁，将对抗补丁、训练样本及其标签文件输入到补丁转换模块得到对抗样本；将对抗样本输入到Yolov5目标检测器中，计算总体损失；设计目标优化函数，结合总体损失，采用Adam优化器训练对抗补丁；多次训练直到迭代次数达到预先设定值或损失函数收敛；本发明在汽车车顶上安装对抗补丁使地面车辆躲避无人机目标检测系统，从而实现对无人机航空目标检测神经网络进行安全性检测。

本发明授权一种针对无人机目标检测系统的物理对抗攻击方法在权利要求书中公布了：1.一种针对无人机目标检测系统的物理对抗攻击方法，其特征在于，使用无人机航拍车辆的高清图片集作为训练数据集，目标检测算法采用YOLOv5网络，包括以下步骤：S1.采用预训练的生成对抗网络生成固定尺寸的对抗补丁；S2.对训练数据集中的训练样本进行预处理；S3.将Batch个预处理后的训练样本输入到Yolov5目标检测器中，得到训练样本所对应的标签文件，标签文件中包括该训练样本中所有车辆的位置信息和类别标注信息；S4.将对抗补丁、训练样本及其所对应的标签文件一同输入到补丁转换模块，得到对抗样本P-Images；补丁转换模块用于对对抗补丁进行物理增强，具体操作过程包括：S41.对对抗补丁进行第一次处理，第一处理包括缩放、旋转、加噪、加明亮度、变化对比度；S42.根据训练样本所对应的标签文件生成MASK矩阵，MASK矩阵决定添加对抗补丁的形状和位置；S43.通过MASK矩阵将第一次处理后的对抗样本添加到训练样本得到训练补丁样本；S44.对训练补丁样本进行第二次处理得到对抗样本，第二次处理包括添加运动模糊、添加ISO设备噪音、添加光学畸变、添加天气变化；S5.将对抗样本P-Images输入到Yolov5目标检测器中，采用总体损失函数Lall计算总体损失；S6.结合步骤S5计算的总体损失设计目标优化函数，并采用Adam优化器更新对抗补丁；步骤S6中目标优化函数计算公式为： kp＝{pi|minmaxpi,-τ，τ,pi～p}其中，pt表示第t次迭代的优化目标，η为学习率，为总体损失的梯度，k是定义的裁剪函数，pi为对抗补丁p的第i个元素，τ为补丁裁剪函数的阈值；S7.重复步骤S3-S6，直到迭代次数达到预先设定值或总体损失函数收敛；S8.将训练好的对抗补丁打印出来，设置于车辆的车顶上，进行物理上的对抗攻击。

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