【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能伪装迷彩设计领域，具体涉及一种基于对抗样本的伪装迷彩设计方法及系统。
技术介绍
1、随着人工智能(ai)技术的快速发展，基于深度学习的智能视觉系统在目标识别、分类、跟踪等领域得到了广泛应用。这些系统凭借高效的识别能力，在监控、自动驾驶和军事侦察等领域展现了重要价值。然而，人工智能技术的进步也带来了新的挑战，即如何在隐私保护、安防等需要规避ai检测的场景应对ai检测模型的高效识别能力。传统伪装迷彩设计方法多针对固定背景，通常依赖于手工采集自然背景数据，通过人员到自然背景中用比色卡采集多类地物背景的颜色，然后根据迷彩设计的理论计算迷彩的斑点大小和分布。这种方式极不方便，耗费人力和时间，且易受人为因素影响，而且在采集的过程中，不可能全面、客观的表现背景的复杂性，导致设计出的迷彩图案存在较大差异。尤其在装备破坏背景后，现有自动生成的迷彩图案难以与实际破坏背景精确融合，影响伪装效果。
技术实现思路
1、本专利技术旨在解决上述问题，提供一种基于对抗样本的伪装迷彩设计方法及系统，增...
【技术保护点】
1.一种基于对抗样本的伪装迷彩设计方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于对抗样本的伪装迷彩设计方法，其特征在于，进行对抗伪装纹理初始化具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于对抗样本的伪装迷彩设计方法，其特征在于，所述尺度自适应权重为：
4.根据权利要求3所述的一种基于对抗样本的伪装迷彩设计方法，其特征在于，所述局部尺度权重为：
5.根据权利要求3所述的一种基于对抗样本的伪装迷彩设计方法，其特征在于，所述局部尺度权重为：
6.根据权利要求2所述的一种基于对抗样本的伪装迷彩设计方法，其特...
【技术特征摘要】
1.一种基于对抗样本的伪装迷彩设计方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于对抗样本的伪装迷彩设计方法，其特征在于，进行对抗伪装纹理初始化具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于对抗样本的伪装迷彩设计方法，其特征在于，所述尺度自适应权重为：
4.根据权利要求3所述的一种基于对抗样本的伪装迷彩设计方法，其特征在于，所述局部尺度权重为：
5.根据权利要求3所述的一种基于对抗样本的伪装迷彩设计方法，其特征在于，所述局部尺度权重为：
6.根据权利要求2...
【专利技术属性】
技术研发人员：牛春阳，虞永方，周晗，吴其军，王昊尘，关迎丹，李唯一，胡伟，刘煜光，
申请(专利权)人：杭州智元研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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