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          杭州電子科技大學(xué)陳媛芳獲國家專利權(quán)

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          龍圖騰網(wǎng)獲悉杭州電子科技大學(xué)申請的專利一種注意力引導(dǎo)的視覺跟蹤安全檢測對抗補(bǔ)丁生成方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號為:CN120164184B 。

          龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為:202510176405.9,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06V20/58;該發(fā)明授權(quán)一種注意力引導(dǎo)的視覺跟蹤安全檢測對抗補(bǔ)丁生成方法是由陳媛芳;陳瀟涵;方興;馬思航設(shè)計研發(fā)完成,并于2025-02-18向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

          一種注意力引導(dǎo)的視覺跟蹤安全檢測對抗補(bǔ)丁生成方法在說明書摘要公布了:本發(fā)明公開了一種注意力引導(dǎo)的視覺跟蹤安全檢測對抗補(bǔ)丁生成方法,通過TrackSpear模型實(shí)現(xiàn)對抗補(bǔ)丁生成,所述模型含兩個主要模塊:敏感探查模塊和補(bǔ)丁攻擊模塊;系統(tǒng)包括敏感探測模塊和補(bǔ)丁攻擊模塊。本發(fā)明通過引入基于注意力感知策略和注意力損失函數(shù),有效增強(qiáng)了針對基于Transformer的目標(biāo)跟蹤器的對抗攻擊能力,從而精確破壞目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)的穩(wěn)定性。此外,本發(fā)明能夠顯著提升對基于Transformer的視覺跟蹤模型的威脅性,增強(qiáng)其對潛在攻擊的敏感性。

          本發(fā)明授權(quán)一種注意力引導(dǎo)的視覺跟蹤安全檢測對抗補(bǔ)丁生成方法在權(quán)利要求書中公布了:1.一種注意力引導(dǎo)的視覺跟蹤安全檢測對抗補(bǔ)丁生成方法,其特征在于,通過TrackSpear模型實(shí)現(xiàn)對抗補(bǔ)丁生成,所述模型含兩個主要模塊:敏感探查模塊和補(bǔ)丁攻擊模塊; 所述敏感探查模塊,通過注意力機(jī)制探測視頻幀中目標(biāo)區(qū)域的敏感位置,精準(zhǔn)定位關(guān)鍵攻擊區(qū)域; 所述補(bǔ)丁攻擊模塊,生成并嵌入對抗補(bǔ)丁,通過優(yōu)化擾動干擾目標(biāo)追蹤器的跟蹤性能; 具體步驟如下: 1視頻序列I={I1,I2,…,It}輸入TrackSpear模型進(jìn)行處理和分析; 2敏感探查模塊逐幀分析視頻幀,根據(jù)追蹤器結(jié)構(gòu)生成的注意力圖At,精準(zhǔn)定位關(guān)鍵攻擊區(qū)域p*; 3補(bǔ)丁生成模塊中,擾動生成器G根據(jù)視頻幀It生成特定對抗補(bǔ)丁p=GIt,并將其嵌入步驟2中關(guān)鍵攻擊區(qū)域p*,生成對抗樣本 其中⊙為哈達(dá)瑪積,m為掩碼矩陣,用于控制補(bǔ)丁的嵌入范圍,實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)追蹤的有效攻擊; 所述步驟2的具體步驟如下: 根據(jù)追蹤器結(jié)構(gòu)的不同,注意力圖的生成和關(guān)鍵攻擊區(qū)域的定位方式分為以下兩種: 2-1對于角點(diǎn)頭方法:分析注意力圖并選擇關(guān)注度最高的區(qū)域,基于模板區(qū)域的中心點(diǎn)作為參考,捕捉搜索區(qū)域中不同token之間的關(guān)系,生成搜索區(qū)域到模板區(qū)域的注意力圖其中:Q表示搜索區(qū)域中的查詢向量,k模板區(qū)域中的鍵向量,dk是鍵向量的維度,作為縮放因子以保證計算的穩(wěn)定性,根據(jù)計算得到的注意力圖,計算補(bǔ)丁放置位置p*,確保補(bǔ)丁能夠精準(zhǔn)嵌入搜索區(qū)域中的關(guān)鍵目標(biāo)位置; 2-2對于中心頭方法:生成注意力圖選擇注意力值最高的位置作為補(bǔ)丁的放置點(diǎn)p*,由于中心頭方法中的注意力圖直接反映了目標(biāo)物體的中心位置,無需參考模板區(qū)域的中心點(diǎn),其中,V是值向量,包含與每個位置相關(guān)的特征信息,用于加權(quán)生成最終的特征表示。

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