根據(jù)公共場所人體安檢的性能要求和技術(shù)需求,將被動毫米波成像（PMMWI）的可透視成像性能優(yōu)勢與可見光成像（VI）的細(xì)節(jié)高分辨性能優(yōu)勢相結(jié)合,提出一種基于PMMWI與VI優(yōu)勢互補(bǔ)的人體隱蔽違禁物檢測與定位算法。首先,提出一種基于低層特征融合的改進(jìn)U-Net以增強(qiáng)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）對PMMWI中弱小目標(biāo)輪廓的敏感度,提高PMMWI中人體輪廓和隱蔽違禁物的分割精度,并同時(shí)實(shí)現(xiàn)VI中人體輪廓的像素級分割;然后,在PMMWI和VI中的人體輪廓分割基礎(chǔ)上,通過基于人體輪廓的尺度變換與滑動適配實(shí)現(xiàn)PMMWI人體輪廓和VI人體輪廓的良好配準(zhǔn),根據(jù)配準(zhǔn)結(jié)果實(shí)現(xiàn)單幀圖像中人體隱蔽違禁物的高效檢測;最后,通過序列圖像檢測結(jié)果的對比融合與優(yōu)化決策給出隱蔽違禁物的定位結(jié)果。一系列綜合實(shí)驗(yàn)與對比分析結(jié)果,驗(yàn)證了提出的人體隱蔽違禁物檢測與定位算法的性能優(yōu)勢。 

【文章來源】：北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào). 2019,45(10)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：15 頁

【文章目錄】：
1人體隱蔽違禁物檢測技術(shù)挑戰(zhàn)與關(guān)鍵性問題
    1.1常規(guī)檢測方式的技術(shù)挑戰(zhàn)
    1.2需要解決的關(guān)鍵性問題
2基于優(yōu)勢互補(bǔ)的檢測/定位方案與系統(tǒng)架構(gòu)
    2.1 PMMWI和VI的特性分析
    2.2基于單幀圖像優(yōu)勢互補(bǔ)的檢測/定位方案
    2.3核心模塊及整體系統(tǒng)的組織架構(gòu)
3基于改進(jìn)U-Net的人體輪廓高精度分割
    3.1 U-Net網(wǎng)絡(luò)及其性能優(yōu)勢
    3.2 U-Net模型的低層特征卷積融合與整體性能改進(jìn)
        3.2.1低層特征的1×1卷積融合
        3.2.2改進(jìn)的U-Net網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與性能優(yōu)勢
    3.3基于LFF-UNet的人體輪廓高精度分割
        3.3.1樣本數(shù)據(jù)的采集與標(biāo)注
        3.3.2改進(jìn)U-Net網(wǎng)絡(luò)的離線監(jiān)督訓(xùn)練
        3.3.3基于LFF-UNet的人體輪廓分割算法
        3.3.4分割性能的測評與比較分析
4基于單幀受檢圖像的隱蔽違禁物檢測和定位
    4.1 PMMWI和VI差異性分析
    4.2面向優(yōu)勢特征互補(bǔ)關(guān)系的尺度變換人體輪廓配準(zhǔn)算法
    4.3基于人體輪廓配準(zhǔn)的單幀受檢圖像中隱蔽違禁物檢測與定位
5基于受檢過程序列圖像檢測結(jié)果對比融合的優(yōu)化決策
    5.1受檢過程序列圖像的檢測結(jié)果對比分析與融合
    5.2基于序列圖像檢測結(jié)果對比融合的優(yōu)化決策與復(fù)合定位
    5.3算法與模型的綜合集成與優(yōu)化
6整體檢測算法的性能測試與評價(jià)
    6.1數(shù)據(jù)集與實(shí)驗(yàn)平臺
    6.2實(shí)驗(yàn)框架設(shè)計(jì)與參數(shù)設(shè)置
    6.3實(shí)驗(yàn)結(jié)果與性能評估
    6.4述評與注解
7結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3423952