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针对红外目标检测器的3D红外AI隐身衣研制：Infrared invisible clothing: hiding from infrared detectors at multiple angles in real world

红外热成像在人体测温，自动驾驶，安全监测当中有着广泛的应用。但是其安全性仅在近几年得到关注。我们提出了一种能够在多角度对红外目标检测器隐身的对抗服装。我们在数字世界中模拟了从布料到衣服的过程，并且设计了类似二维码的对抗图案。我们方法的核心是设计一个具有周期扩展性的图案，并且使得该图案在经过随机裁切和非刚性形变之后一滩具有对抗效果。数字仿真的结果表明确，对抗二维码图案能够使得YOLOv3的AP下降87.7%，而随机二维码和空白图案仅仅使得YOLOv3的AP下降57.9%和30.15%。我们在物理世界中用一种新型的气凝胶材料制作了对抗服装。结果表明，它可以成功在物理世界中对红外检测器隐身。对抗服装能够使得YOLOv3的AP下降64.6%，而随机图案服装和全隔热的服装仅仅使得AP下降28.3%和22.8%。我们使用模型集成技术来提升对黑盒模型的攻击效果。该部分成果在会议CVPR2022发表，并被评为ORAL（4%）。 本方法示意图

Xiaopei Zhu; Zhanhao Hu; Siyuan Huang; Jianmin Li; Xiaolin Hu; Infrared invisible clothing: hiding from infrared detectors at multiple angles in real world, IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Orleans, Louisian, USA, 2022-6-19至2022-6-24.