本文選題：毫米波圖像 + 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)��； 參考：《紅外與毫米波學報》2017年03期

【摘要】：隨著毫米波器件的成熟,毫米波成像雷達已經(jīng)應用于人體安檢.但毫米波圖像中違禁物體的定位仍然是一個艱巨的任務,這極大地限制了毫米波成像雷達的應用.文章將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)應用于毫米波圖像,自動定位毫米波圖像中的違禁物體,如槍、刀等.利用滑動窗口在輸入圖像上滑動,并通過CNN得到各個子圖塊存在違禁物體的概率.圖像塊是相互交疊的,將各子圖塊的概率值累積起來,得到概率累積圖.概率累計圖反映了違禁物體的位置.由于CNN和概率累積圖的應用,在實驗中,該方法獲得了很高的定位準確率,驗證了該方法的有效性.
[Abstract]:With the maturity of millimeter wave devices, millimeter wave imaging radar has been used in human security. However, the localization of prohibited objects in millimeter wave images is still a difficult task, which greatly limits the application of millimeter wave imaging radar. In this paper, Convolutional Neural Network (CNN) is applied to millimeter-wave images to automatically locate prohibited objects in millimeter-wave images, such as guns, knives, etc. The sliding window is used to slide on the input image, and the probability of the existence of prohibited objects in each subgraph block is obtained by CNN. The image blocks overlap with each other and the probability values of each sub-graph block are accumulated to obtain the probability cumulative graph. The probabilistic cumulative map reflects the location of prohibited objects. Because of the application of CNN and probabilistic cumulant diagram, this method is proved to be effective in experiments.
【作者單位】： 上海微系統(tǒng)與信息技術(shù)研究所中科院太赫茲固態(tài)技術(shù)重點實驗室;中國科學院大學;上�？萍即髮W;
【基金】：國家自然科學基金(61671439)~~
【分類號】：TP183;TP391.41

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