[发明专利]面向无人机影像目标检测的对抗样本生成方法

权利要求书

1.一种面向无人机影像目标检测的对抗样本生成方法，其特征在于，包括以下步骤：

将无人机垂直拍摄的车辆图像上的控制点作为基准控制点，在所述基准控制点的一定范围内标记掩膜的形状；

根据掩膜坐标产生掩膜，并用所述掩膜初始化生成通用对抗补丁；

利用原始图像和目标图像中控制点的对应关系计算投影矩阵，并将所述通用对抗补丁及其掩膜进行投影变换；

利用所述投影变换将所述通用对抗补丁和掩膜重定位到车辆的指定区域，得到对抗图像；

将所述对抗图像输入目标检测模型，利用攻击损失函数计算损失值，通过反向传播算法优化通用对抗补丁；

将所述优化后的通用对抗补丁粘贴到车辆图像上，生成对抗样本。

2.根据权利要求1所述的面向无人机影像目标检测的对抗样本生成方法，其特征在于，训练策略为仅训练与每个攻击对象的真实框的IOU大于阈值λ_IOU＝0.5的预测框。

3.根据权利要求1所述的面向无人机影像目标检测的对抗样本生成方法，其特征在于，所述通用对抗补丁通过随机抽取一个包含部分样本的子集产生，在抽取的子集中利用梯度反向传播最小化损失更新同一个通用对抗补丁，在抽样的子集训练的对抗补丁中寻找一个交集，对大部分样本进行干扰，使所述样本被错误地预测。

4.根据权利要求1所述的面向无人机影像目标检测的对抗样本生成方法，其特征在于，对抗图像可以用原始图像x表示：

其中η表示应用于训练图像集X上的通用对抗扰动，M⊙η表示对抗补丁P，M是一个掩膜，负责在通用对抗扰动η约束到目标物体的表面，⊙表示按元素相乘的结果，是一个只保留特定区域的掩膜操作。

5.根据权利要求4所述的面向无人机影像目标检测的对抗样本生成方法，其特征在于，通过所述投影变换对所述通用对抗扰动进行重定位，所述投影变换的公式为：

其中(x_s，y_s)表示原始图像上的坐标，(x′_d，y′_d)表示目标图像上的坐标，(x_d，y_d，z_d)代表目标坐标系的坐标,a₁₁，a₁₂，a₁₃，a₂₁，a₂₂，a₂₃，a₃₁，a₃₂，a₃₃为投影矩阵中的元素。

6.根据权利要求1所述的面向无人机影像目标检测的对抗样本生成方法，其特征在于，通过控制点的对应关系求解投影矩阵，然后把掩膜从原始图像投影到目标图像，所述通用对抗补丁添加在掩膜所在位置，形成对抗图像，其中控制点通过人工标注获得。

7.根据权利要求1所述的面向无人机影像目标检测的对抗样本生成方法，其特征在于，对于一阶段目标检测器和两阶段目标检测器，通过最小化预测框含有目标的得分生成对抗补丁，误导检测器最终输出边框内对象的置信度小于检测阈值，得到消失攻击模式，所述消失攻击的损失函数如下：

其中，X表示训练图像的集合，为对抗图像，x为原始图像，f(·)表示目标检测器的输出；P(·)是一个函数，表示从张量中提取预测框的置信度，max表示取预测框置信度的最大值，E表示所有图像的期望值，优化目标是使期望值最小化，期望值用经验平均值来近似，在图像集合X上随机抽取一批图像计算损失取平均值。

8.根据权利要求1所述的面向无人机影像目标检测的对抗样本生成方法，其特征在于，使用一阶段目标检测算法和两阶段目标检测算法作为攻击的目标模型。