【摘要】：安防是國泰民安的重要保障之一,特別對大客流的區(qū)域的安全檢測更是尤為重要。民航、火車站、地鐵站等都有關(guān)于禁止攜帶違禁品的公示和安檢措施,但現(xiàn)有安檢模式不僅無法滿足客流高峰的安檢需求,而且存在安檢人員投入量大,人員通過速度慢,部分被檢查者帶有接觸式安檢的抵觸情緒等問題。用于安檢目的檢查模式必須能夠以非入侵性的方式覆蓋人、行李和信件以檢測武器、爆炸物、生物或化學(xué)違禁品等,因此急需提出能夠滿足當(dāng)前大客流的安檢并能有效檢測到違禁品的新式安檢模式,而新型的基于毫米波的檢測技術(shù)能夠很好的應(yīng)對這一問題。毫米波具有一定穿透衣物能力,能夠?qū)鼍爸械娜梭w和人體攜帶違禁品成像,并不會對人體產(chǎn)生危害輻射。本文依托實(shí)際科研項(xiàng)目,以毫米波成像系統(tǒng)獲取的34Ghz被動毫米波(passive millimeter wave,PMMW)影像為基礎(chǔ),開展序列影像的違禁品目標(biāo)(隱匿物)檢測技術(shù)研究,主要內(nèi)容包括:(1)研究毫米波輻射特性及成像原理,分析對比人體皮膚及典型材料的輻射特性;對現(xiàn)有被動毫米波影像違禁品識別與檢測方法進(jìn)行對比分析,為本文后續(xù)開展被動毫米波序列影像的金屬違禁品實(shí)時(shí)檢測奠定基礎(chǔ)。(2)研究了基于圖像去噪,圖像增強(qiáng),圖像分割,邊緣檢測等圖像處理方式的傳統(tǒng)PMMW違禁品檢測方法。(3)研究了基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測理論、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)單元、yolov3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)及優(yōu)化方法。(4)針對現(xiàn)有PMMW成像系統(tǒng)采集的單幀PMMW影像存在低空間分辨率、低對比度問題,提出了一種基于小波融合的PMMW序列影像隱匿物檢測方法。該方法可以有效解決上述的問題,并對序列PMMW影像具有一定的處理能力,但算法泛化能力弱,并在目標(biāo)識別和檢測實(shí)時(shí)性上還無法滿足應(yīng)用需求。(5)針對小波融合的PMMW影像目標(biāo)檢測方法檢測精度低,實(shí)時(shí)檢測速度慢等問題,提出基于yolov3的PMMW影像違禁品實(shí)時(shí)檢測方法。該方法結(jié)合現(xiàn)有的深度學(xué)習(xí)技術(shù)能夠高效穩(wěn)定的實(shí)現(xiàn)PMMW影像中違禁品的實(shí)時(shí)檢測。
【圖文】：

檢測系統(tǒng)獲取的特征可用于安檢人員目視解譯實(shí)現(xiàn)安檢別系統(tǒng)可根據(jù)檢測到的違禁品特征進(jìn)行識別，識別信息可用于檢。由成像系統(tǒng)和檢測系統(tǒng)組成的毫米波人體安檢系統(tǒng)仍然需大客流的快速通過需求。而由上述三部分組成的安檢系統(tǒng)未能序列影像，同時(shí)基于傳統(tǒng)的圖像處理方法難以提取到充足的特識別工作[4]。而理想的毫米波人體安檢系統(tǒng)應(yīng)在無需人員操控行檢測，系統(tǒng)能夠自動發(fā)現(xiàn)人員攜帶的違禁品、檢測并識別違針對現(xiàn)階段被動毫米波安檢存在的問題，急需提出能夠滿足當(dāng)案，，并同步深入研究毫米波違禁品實(shí)時(shí)檢測方法。，對于毫米波序列影像違禁品的實(shí)時(shí)檢測算法研究至關(guān)重要。數(shù)據(jù)基于自北航電子信息工程學(xué)院苗俊剛學(xué)者主導(dǎo)的“兼具快性檢測的毫米波主被動復(fù)合非協(xié)作安檢新特制研究”項(xiàng)目部分序列影像的金屬違禁品實(shí)時(shí)檢測研究。米波成像系統(tǒng)發(fā)展概況

對于毫米波序列影像違禁品的實(shí)時(shí)檢測算法研究至關(guān)重要。數(shù)據(jù)基于自北航電子信息工程學(xué)院苗俊剛學(xué)者主導(dǎo)的“兼具快性檢測的毫米波主被動復(fù)合非協(xié)作安檢新特制研究”項(xiàng)目部分序列影像的金屬違禁品實(shí)時(shí)檢測研究。米波成像系統(tǒng)發(fā)展概況圖 1-1 AMMW 成像系統(tǒng)Figure 1-1 Active millimetre wave imaging system
【學(xué)位授予單位】：北京建筑大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：D918.9;TP391.41

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本文編號：2621634