【摘要】：“9-11”恐怖事件以后,世界各國(guó)對(duì)機(jī)場(chǎng)的安全檢查日益嚴(yán)格,加上層出不窮的危險(xiǎn)物品,機(jī)場(chǎng)的安全形勢(shì)格外嚴(yán)峻;同時(shí)隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,機(jī)場(chǎng)的人流量爆炸性增長(zhǎng),機(jī)場(chǎng)的安檢工作面臨著巨大的壓力和挑戰(zhàn)。文章為了提高機(jī)場(chǎng)安檢的效率和質(zhì)量,提高旅客的安檢滿意度,減輕機(jī)場(chǎng)安檢人員的工作量,對(duì)機(jī)場(chǎng)安檢中的人體隨身物品安全檢查進(jìn)行了研究。文章主要的工作如下:對(duì)機(jī)場(chǎng)人體安檢中的3D毫米波掃描圖像中違禁物品的高效識(shí)別進(jìn)行了研究:毫米波人體成像技術(shù)是目前全球安防領(lǐng)域的先進(jìn)技術(shù),已在美國(guó)、英國(guó)等國(guó)機(jī)場(chǎng)用于旅客人體安檢。但毫米波圖像中違禁物體的高效識(shí)別仍然是一個(gè)亟待解決的難題,這極大地限制了毫米波成像技術(shù)在機(jī)場(chǎng)旅客篩選中的應(yīng)用。文章將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于3D人體毫米波圖像,自動(dòng)判別毫米波圖像中是否藏有違禁物品,以及違禁物品藏在身體哪些部位。利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)對(duì)人體多個(gè)視圖的毫米波圖像提取特征,然后通過長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(Long Short-term Memory,LSTM)融合多視圖圖像特征,在特征融合過程中引入注意力機(jī)制,進(jìn)一步提升特征融合效果,最后通過多路Sigmoid分類器得到人體17個(gè)部位分別藏有違禁物品的概率值。實(shí)驗(yàn)中,在測(cè)試集上的損失誤差為0.03。100個(gè)測(cè)試樣本中,80個(gè)藏有違禁物品,剩下的20個(gè)沒有違禁物品,文章算法識(shí)別出76個(gè)樣本藏有違禁物品,24個(gè)沒有違禁物品,誤報(bào)率為0%,漏檢率為5%,說明了方法的有效性。針對(duì)文章提出的違禁物品識(shí)別算法,設(shè)計(jì)了一個(gè)基于Web應(yīng)用程序的違禁物品識(shí)別原型系統(tǒng):Web客戶端通過毫米波成像系統(tǒng)傳來的需要識(shí)別的圖像數(shù)據(jù),服務(wù)端通過訓(xùn)練好的違禁物品識(shí)別模型對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè),并將處理好的預(yù)測(cè)結(jié)果返回給客戶端,顯示違禁物品識(shí)別結(jié)果。通過系統(tǒng)對(duì)人體毫米波圖像中的違禁物品自動(dòng)識(shí)別,在保證安全的同時(shí),也避免了旅客的毫米波掃描圖像暴露給其他人,保護(hù)了旅客的個(gè)人隱私。
【學(xué)位授予單位】：江蘇科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP391.41;V35;TP18

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本文編號(hào)：2632802