本发明公开了一种基于声波触发的可触发对抗补丁生成方法，该方法利用现有机器视觉系统中惯性传感器和深度学习算法的脆弱性，使用声波构造适用于物理世界的模糊噪声，创新性地提出利用该模糊噪声触发当前场景中存在的可触发对抗补丁，从而欺骗机器视觉系统。相比于现有基于数字域的图像对抗补丁构造方法，本发明方法构造的声波可触发对抗补丁在真实物理世界中具有更强的实时操纵性；相比于现有基于物理域的纯模糊图像对抗样本构造方法，本发明方法借助对抗补丁极大降低了对于模糊噪声的操纵要求，具有更强的通用性和可行性。