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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于红外图像目标检测的全局扰动攻击方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117036675B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310882380.5，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于红外图像目标检测的全局扰动攻击方法是由蒋雯;代佳鑫;邓鑫洋设计研发完成，并于2023-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于红外图像目标检测的全局扰动攻击方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于红外图像目标检测的全局扰动攻击方法，步骤一、获得目标检测攻击模型的红外输入数据；步骤二、对红外输入数据进行高斯边缘模糊预处理；步骤三、梯度反向传播优化目标检测框、目标置信度相关损失函数；步骤四、动量迭代生成红外图像全局扰动。本发明将特征纹理少的红外图像作为目标检测攻击模型的输入，利用红外图像对于高斯噪声的鲁棒性对输入数据进行预处理，使红外图像更易被攻击；设计了针对目标检测框的损失函数来使梯度朝着更易被攻击的方向优化；利用动量迭代来向目标函数下降最快的方向来生成全局对抗扰动。本发明方法结构简单，实现及使用操作方便。

本发明授权一种基于红外图像目标检测的全局扰动攻击方法在权利要求书中公布了：1.一种基于红外图像目标检测的全局扰动攻击方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：获得目标检测攻击模型的红外输入数据； 步骤1-1：将FLIR红外数据集格式转换为VOC数据集格式； 步骤1-2：制作攻击过程中的图片名称文本文件，将红外输入数据的图片名称随机打乱并存储到文本文件中，通过PIL库对图片进行遍历； 步骤2：对红外输入数据进行高斯边缘模糊预处理； 步骤2-1：利用canny算子通过去噪、计算梯度的幅度与方向以及非极大值抑制操作来确定红外图像的边缘； 步骤2-2：设定粗颗粒卷积核大小与细颗粒卷积核大小，得到指定形状和尺寸的结构元素； 步骤2-3：定位原图像所得边缘上设定的粗颗粒，并对边缘部分的粗颗粒进行高斯模糊；定位原图像所得边缘上设定的细颗粒，细颗粒内不做高斯模糊处理，保持原图像的部分； 步骤3：梯度反向传播优化目标检测框、目标置信度相关损失函数； 步骤3-1：一个样本被标记为x，相对应的对抗样本为，对抗性扰动为；利用p范数限制扰动，并制定对抗损失函数； 步骤3-2：制定有关置信度的目标损失函数；选取类别概率最大项与目标置信度得分相乘后减1； 步骤3-3：制定有关检测框的目标损失函数；选取各个检测框的长和宽，最小化检测框的大小； 步骤4：动量迭代生成红外图像全局扰动； 步骤4-1：获得图像的梯度信息； 步骤4-2：在迭代攻击的梯度上加入动量项； 所述步骤3-2中关于置信度的目标损失函数的计算公式为： 其中，为类别变量，为类别集合； 所述步骤3-3中关于目标检测框的目标损失函数的计算公式为： 其中，为类别变量，为类别集合，、分别为检测框的宽和高，分别为红外图像的宽和高； 所述步骤4-2中在迭代攻击的梯度上加入动量项的计算公式为： 其中，为的衰减系数，为第t次迭代的梯度值，为损失函数、、y分别为对抗样本和原样本的检测结果。

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