【摘要】：“9-11”恐怖事件以后,世界各國對機場的安全檢查日益嚴(yán)格,加上層出不窮的危險物品,機場的安全形勢格外嚴(yán)峻;同時隨著經(jīng)濟的發(fā)展,機場的人流量爆炸性增長,機場的安檢工作面臨著巨大的壓力和挑戰(zhàn)。文章為了提高機場安檢的效率和質(zhì)量,提高旅客的安檢滿意度,減輕機場安檢人員的工作量,對機場安檢中的人體隨身物品安全檢查進行了研究。文章主要的工作如下:對機場人體安檢中的3D毫米波掃描圖像中違禁物品的高效識別進行了研究:毫米波人體成像技術(shù)是目前全球安防領(lǐng)域的先進技術(shù),已在美國、英國等國機場用于旅客人體安檢。但毫米波圖像中違禁物體的高效識別仍然是一個亟待解決的難題,這極大地限制了毫米波成像技術(shù)在機場旅客篩選中的應(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)對人體多個視圖的毫米波圖像提取特征,然后通過長短期記憶網(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制,進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個部位分別藏有違禁物品的概率值。實驗中,在測試集上的損失誤差為0.03。100個測試樣本中,80個藏有違禁物品,剩下的20個沒有違禁物品,文章算法識別出76個樣本藏有違禁物品,24個沒有違禁物品,誤報率為0%,漏檢率為5%,說明了方法的有效性。針對文章提出的違禁物品識別算法,設(shè)計了一個基于Web應(yīng)用程序的違禁物品識別原型系統(tǒng):Web客戶端通過毫米波成像系統(tǒng)傳來的需要識別的圖像數(shù)據(jù),服務(wù)端通過訓(xùn)練好的違禁物品識別模型對圖像數(shù)據(jù)進行預(yù)測,并將處理好的預(yù)測結(jié)果返回給客戶端,顯示違禁物品識別結(jié)果。通過系統(tǒng)對人體毫米波圖像中的違禁物品自動識別,在保證安全的同時,也避免了旅客的毫米波掃描圖像暴露給其他人,保護了旅客的個人隱私。
【學(xué)位授予單位】：江蘇科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.41;V35;TP18

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7 唐義Z

本文編號：2632802