基于最优特征归因选择的SAR图像对抗样本检测系统与方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明公开了一种基于多目标最优特征归因选择的合成孔径雷达图像对抗样本检测系统与方法。从SAR系统监控数据库中采集历史SAR图像，经过数据规范化与归一化后作为输入数据集，将基于滑动扫描的特征分析过程产生的子样本数量和逻辑回归模型的受试者工作特征曲线下面积作为优化目标，设计基于多目标优化方法的特征扫描块参数优化平台，获得最优的特征归因扫描块和最优回归模型。使用该最优回归模型对SAR系统实时数据库中的实时SAR图像数据进行对抗样本在线检测。本发明技术能根据不同的场景自动获得最佳的特征分析粒度，高效实现了SAR图像识别领域中的多种对抗样本检测，并提升了SAR图像对抗检测的计算效率和AUC性能指标。

《基于最优特征归因选择的SAR图像对抗样本检测系统与方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2022115049778，当前法律状态为已下证，由暨南大学提出申请，发明人为曾国强;张宇;翁健;耿光刚;李理敏;魏海南，申请日期为2022-11-28，公开（公告）日期为2025-12-05，国际专利分类号（IPC）为 G06V 20/10 (2022.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于多目标最优特征归因选择的合成孔径雷达图像对抗样本检测系统与方法。从SAR系统监控数据库中采集历史SAR图像，经过数据规范化与归一化后作为输入数据集，将基于滑动扫描的特征分析过程产生的子样本数量和逻辑回归模型的受试者工作特征曲线下面积作为优化目标，设计基于多目标优化方法的特征扫描块参数优化平台，获得最优的特征归因扫描块和最优回归模型。使用该最优回归模型对SAR系统实时数据库中的实时SAR图像数据进行对抗样本在线检测。本发明技术能根据不同的场景自动获得最佳的特征分析粒度，高效实现了SAR图像识别领域中的多种对抗样本检测，并提升了SAR图像对抗检测的计算效率和AUC性能指标。

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