摘要
本发明公开了一种基于进化优化的红外对抗补丁生成方法(Composite Block Patch Generation Method),用于干扰红外目标检测器。该方法包括以下步骤:首先,初始化种群,每个个体为一个粒子,包含位置、旋转角度、颜色等参数,用于表征补丁的空间形态与纹理特性;其次,通过叠加多个基础方形补丁单元生成复杂形状的对抗补丁,并将其映射到三维车辆模型表面,经三维渲染引擎(如Pytorch3D)生成红外图像,接着使用目标检测模型(如YOLOv5)对渲染图像进行检测,计算由检测置信度和补丁平滑性构成的损失函数,作为适应度评估指标;然后,采用遗传算法进行变异、交叉与选择操作,迭代优化种群,逐步提升补丁的对抗性能;最后,当达到设定的终止条件(如最大迭代次数或适应度阈值)时,输出最优补丁个体,实现对检测器的最强干扰。本发明显著提升了对红外目标检测器的干扰能力,提供了一种适用于三维模型的高效红外对抗样本生成方案。