[发明专利]一种视频目标检测规避系统及方法

权利要求书

1.一种视频目标检测规避系统，其特征在于：包括基于多模型的模型适应性灰盒训练模块、基于阈值的补丁距离自适应模块、基于多项损失函数计算模块和数字世界补丁贴合模块；

所述基于多模型的模型适应性灰盒训练模块，生成训练替代模型，用于检测贴有规避补丁的人体目标图片、提取人体检测个数及置信度；所述多模型包括YOLO、SSD和FasterRCNN；

所述基于阈值的补丁距离自适应模块，用于用户或系统阈值设定、阈值距离决策、补丁距离适应性更新；

所述基于多项损失函数计算模块，用于计算损失，包含平滑度损失、像素变化损失和非可打印色彩损失，其中平滑度损失以及像素变化损失用于平滑图像来保留图片语义信息；

所述数字世界补丁贴合模块，用于衣服褶皱模拟、物理世界色彩拟合，模拟各项物理世界环境变化，对规避补丁进行相关变换，提高规避补丁在物理世界中的鲁棒性。

2.一种视频目标检测规避方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：基于多模型的模型适应性灰盒训练模块，检测贴有规避补丁的目标图片，提取人体检测个数及置信度；分发给补丁距离自适应模块；

步骤2：进行阈值设定和阈值距离决策，并根据系统分发的结果参数，对待更新目标补丁相关区域进行距离适应性特征更新；迭代更新后的补丁图片送入数字世界补丁贴合模块中，用以生成新的贴有补丁图片的目标检测数据集；

步骤3：衣服褶皱模拟、物理世界色彩变换、训练损失约束，计算得到补丁图片在训练过程中的各项损失指标，并保存分发给补丁距离自适应模块；

所述衣服褶皱模拟，系统基于内置的二维褶皱数据集，为补丁生成褶皱模拟畸变，并将畸变后的补丁保存，以备后用；

所述物理世界色彩变换，使用三层全连接BP网络，建立数字世界色彩与物理世界可打印色彩之间的映射关系，然后对补丁图片色彩进行物理世界可打印色彩的拟合；

所述训练损失约束，基于模型适应性灰盒训练模块生成的替代模型输出结果和多种损失函数，包括平滑度损失、像素变化损失和非可打印色彩损失，计算得到补丁图片在训练过程中的各项损失指标，并保存分发给补丁自适应更新模块，其中，平滑度损失以及像素变化损失是平滑图像的语义保留机制；

系统迭代过程为经过数字世界补丁贴合模块将规避补丁贴至人体目标图片，然后经过基于多模型的模型适应性灰盒训练模块获得置信度及预测框，经过损失函数计算模块获得多项损失值，最后经过补丁距离自适应模块进行补丁更新。用户可以指定迭代次数或者使用系统内置迭代次数进行迭代，最终输出训练好的规避补丁。

3.根据权利要求2所述的视频目标检测规避方法，其特征在于，步骤1的具体实现包括以下子步骤：

步骤1.1：系统工作前，根据用户指定或预设参数，确定模型的检测顺序以及轮次，基于多模型生成用于训练的替代模Model1，并将该模型保存用于补丁适应性训练中的迭代；

所述替代模型Model1包括顺序连接的YOLOv2层，Faster RCNN层，YOLOv2/SDD层，Faster RCNN层和Faster RCNN层；

步骤1.2：系统将补丁贴合模块中生成的贴有规避补丁的目标图片分发给适应性训练模块，使用步骤1.1生成的替代模型进行串联式识别检测，获取替代模型输出的目标图片人体目标检测个数及预测置信度；

若每一批次贴有规避补丁的目标图片有m张，预测置信度为每张图片置信度超过设定阈值且预测类别为人的边界框置信度加权和；人体目标检测个数为每张图片中预测类别为人且预测正确的边界框数目；

步骤1.3：系统通过替代模型获得的结果收集组合，分发给补丁距离自适应模块，根据结果参数来对补丁图片进行实际更新。