安檢對于保護公共空間的安全非常重要。然而,大多數(shù)的安檢任務主要依靠人力來完成,這就會帶來漏檢誤檢的問題。近年來,計算機視覺技術蓬勃發(fā)展,帶動了各行各業(yè)的變革,因此可以嘗試使用計算機視覺技術來輔助安檢人員,實現(xiàn)安檢的智能化。本文將安檢的智能檢測視為一個語義分割任務,搭建了安檢違禁品語義分割網(wǎng)絡。為了進一步提升網(wǎng)絡的性能,我們將聯(lián)合注意力嵌入了網(wǎng)絡當中,并改進了上采樣方式。具體研究內(nèi)容如下:1)建立了針對安檢違禁品的語義分割模型。使用Deeplab網(wǎng)絡作為基礎的網(wǎng)絡框架,并將特征提取器換成了輕量化的網(wǎng)絡,以保證模型的參數(shù)量不會太大。2)結合了通道注意力與空間注意力提高了分割網(wǎng)絡性能。利用通道注意力給通道進行加權,利用空間注意力給空間進行加權,使網(wǎng)絡關注重點信息同時忽略其他無關信息,提升網(wǎng)絡的分割精度。3)引入聯(lián)合金字塔上采樣模塊改進Deeplab網(wǎng)絡結構。在上采樣的過程中使用了低層次的語義信息。通過使用聯(lián)合金字塔上采樣模塊,學習不同尺度的語義信息,使得特征融合的更加充分,進一步提高了分割精度。本文提出的安檢違禁品語義分割方法不僅能夠?qū)崿F(xiàn)對違禁品的分類,還能夠通過分割違禁品來實現(xiàn)對違禁品的定...

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 課題背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 安檢違禁品檢測
        1.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡
        1.2.3 語義分割
        1.2.4 注意力機制
    1.3 本文主要內(nèi)容和創(chuàng)新點
    1.4 本文的結構
第二章 X光安檢圖像語義分割數(shù)據(jù)庫
    2.1 引言
    2.2 安檢X光成像機理和采集設備
    2.3 安檢違禁品圖像采集
    2.4 安檢違禁品語義分割數(shù)據(jù)庫制作
    2.5 數(shù)據(jù)增強及預處理
    2.6 小結
第三章 違禁品語義分割模型
    3.1 引言
    3.2 語義分割關鍵問題分析
    3.3 輕量化的Mobile Net網(wǎng)絡
    3.4 實驗分析
        3.4.1 公共數(shù)據(jù)集性能比較
        3.4.2 模型性能比較
        3.4.3 違禁品分割效果分析
    3.5 小結
第四章 基于注意力機制的語義分割方法
    4.1 引言
    4.2 通道注意力
    4.3 空間注意力
    4.4 聯(lián)合注意力
    4.5 實驗結果與分析
        4.5.1 評價指標
        4.5.2 實驗參數(shù)設置
        4.5.3 通道注意力對比實驗
        4.5.4 空間注意力對比實驗
        4.5.5 聯(lián)合注意力對比實驗
    4.6 小結
第五章 上采樣模型優(yōu)化方法
    5.1 引言
    5.2 反卷積
    5.3 雙線性插值
    5.4 聯(lián)合金字塔上采樣
    5.5 上采樣模塊的實驗與分析
        5.5.1 準確性相關實驗
        5.5.2 時效性相關實驗
        5.5.3 實驗結果分析
    5.6 小結
第六章 總結與展望
    6.1 本文工作總結
    6.2 未來工作展望
致謝
參考文獻
攻讀碩士期間發(fā)表論文



本文編號：3866640