一种基于粒子群优化算法的红外车辆检测对抗补丁生成方法

本发明公开了一种基于粒子群优化算法的红外车辆检测对抗补丁生成方法，属于红外图像处理与安全攻击技术领域。该方法包括如下步骤：首先，利用图像分割模型对输入的红外图像进行车辆分割，得到精确的车辆分割掩码，用于后续补丁的定位。接着，根据分割掩模初始化对抗补丁，并将其输入到红外车辆检测模型中(如YOLOv5)进行检测，生成初步的对抗样本；然后，定义一种新的损失函数，通过最小化检测器对补丁的置信度评分，优化生成的对抗补丁，从而增强攻击效果；最后，采用改进的粒子群优化算法(PSO)，结合形状优化模块，迭代优化补丁的位置和形状，以最大化攻击成功率，并结合期望变换(EOT)技术，确保补丁在现实环境中的鲁棒性与适应性。该方法显著提高了红外车辆检测器的攻击成功率，为红外车辆检测器的对抗攻击提供了一种创新且高效的解决方案。