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基于深度學(xué)習(xí)的多視角主動(dòng)毫米波圖像隱匿物檢測(cè)算法研究

發(fā)布時(shí)間:2020-07-14 20:23
【摘要】:對(duì)主動(dòng)毫米波人體圖像進(jìn)行隱匿物自動(dòng)檢測(cè)具有重要意義,它不僅可以避免人工判讀圖像而侵犯被檢人員隱私,也能較好地預(yù)防人為因素所造成的誤檢與漏檢。目前基于多視角主動(dòng)毫米波圖像的隱匿物檢測(cè)算法利用了主動(dòng)毫米波圖像的時(shí)序性,所以取得了較好的結(jié)果,但是對(duì)如何利用時(shí)序性的研究不夠充分。由于主動(dòng)毫米波人體安檢數(shù)據(jù)集難以獲取,所以數(shù)據(jù)集一般較小,如何充分利用較小的數(shù)據(jù)集與樣本的時(shí)序性成為多視角主動(dòng)毫米波圖像隱匿物檢測(cè)的重點(diǎn)。本文結(jié)合主動(dòng)毫米波圖像特點(diǎn)與深度學(xué)習(xí)理論的應(yīng)用場(chǎng)景,提出了一種性能較好的多視角主動(dòng)毫米波圖像隱匿物檢測(cè)算法,主要工作包括:(1)實(shí)現(xiàn)了基于RetinaNet的主動(dòng)毫米波圖像隱匿物檢測(cè)算法與基于LSTM的主動(dòng)毫米波圖像隱匿物檢測(cè)算法,通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比了它們的性能,驗(yàn)證了時(shí)序特征的重要性。(2)使用GRU替代LSTM從而對(duì)模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)做出了優(yōu)化,加強(qiáng)了模型特征提取能力,隨后通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了改進(jìn)的有效性。(3)使用集成學(xué)習(xí)的方法使得本文所提出的算法在小樣本數(shù)據(jù)集上具備更好的泛化性能。進(jìn)行上述改進(jìn)后,本文提出的基于GRU的多視角主動(dòng)毫米波圖像隱匿物檢測(cè)算法取得了較好的檢測(cè)結(jié)果。
【學(xué)位授予單位】:華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號(hào)】:TP391.41;TP18
【圖文】:

測(cè)試圖,測(cè)試圖,毫米波圖像


華 中 科 技 大 學(xué) 碩 士 學(xué) 位 論 文由于金屬的輻射特性較為穩(wěn)定[5],其對(duì)于金屬目標(biāo)的檢測(cè)能力更強(qiáng)。毫米波在安檢領(lǐng)域的發(fā)展較為迅速,英國(guó) Qinetiq 公司的 QinetiQ SPO-NX式毫米波探測(cè)設(shè)備已經(jīng)在紐約賓州車站進(jìn)行測(cè)試,如圖 1-1 所示;美國(guó) L3 公Provision 系列主動(dòng)毫米波人體安檢儀也已經(jīng)在美國(guó)得到了廣泛地部署,其設(shè)備1-2 所示。在得到人體的毫米波圖像后,傳統(tǒng)的方法依舊是用肉眼對(duì)毫米波圖像判讀,但是由于毫米波對(duì)于人體衣物的穿透性較強(qiáng),所成的圖像包含大量隱私信使用專業(yè)人員直接觀察被檢測(cè)人員的毫米波圖像的方法存在侵犯被檢人員隱私題[6,7],而且人為因素對(duì)檢測(cè)結(jié)果影響較大。目前目標(biāo)檢測(cè)算法的研究主要集中見(jiàn)光圖像領(lǐng)域,針對(duì)主動(dòng)毫米波圖像的目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別算法研究相對(duì)較少且檢果較差,因此針對(duì)主動(dòng)毫米波圖像隱匿物檢測(cè)算法的研究具有重要價(jià)值。

安檢,人體,毫米波圖像


華 中 科 技 大 學(xué) 碩 士 學(xué) 位 論 文由于金屬的輻射特性較為穩(wěn)定[5],其對(duì)于金屬目標(biāo)的檢測(cè)能力更強(qiáng)。毫米波在安檢領(lǐng)域的發(fā)展較為迅速,英國(guó) Qinetiq 公司的 QinetiQ SPO-NX式毫米波探測(cè)設(shè)備已經(jīng)在紐約賓州車站進(jìn)行測(cè)試,如圖 1-1 所示;美國(guó) L3 公Provision 系列主動(dòng)毫米波人體安檢儀也已經(jīng)在美國(guó)得到了廣泛地部署,其設(shè)備1-2 所示。在得到人體的毫米波圖像后,傳統(tǒng)的方法依舊是用肉眼對(duì)毫米波圖像判讀,但是由于毫米波對(duì)于人體衣物的穿透性較強(qiáng),所成的圖像包含大量隱私信使用專業(yè)人員直接觀察被檢測(cè)人員的毫米波圖像的方法存在侵犯被檢人員隱私題[6,7],而且人為因素對(duì)檢測(cè)結(jié)果影響較大。目前目標(biāo)檢測(cè)算法的研究主要集中見(jiàn)光圖像領(lǐng)域,針對(duì)主動(dòng)毫米波圖像的目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別算法研究相對(duì)較少且檢果較差,因此針對(duì)主動(dòng)毫米波圖像隱匿物檢測(cè)算法的研究具有重要價(jià)值。

人體圖像,毫米波,毫米波圖像


圖 1-3 主動(dòng)毫米波人體圖像[24]域劃分的主動(dòng)毫米波圖像分割方法合 Ostu 的方法確定不同區(qū)域的不同率和 6%誤報(bào)率。的方式產(chǎn)生待檢測(cè)的區(qū)域,再對(duì)該該特征判讀該區(qū)域是否存在違禁物般較小的特點(diǎn),其提出了 IOG(inters法最終達(dá)到了 88.5%的召回率和 1沒(méi)有復(fù)用特征層,其實(shí)時(shí)性太差,單幀經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算各個(gè)滑動(dòng)窗口中存在違確定與篩選,該方法最終達(dá)到了 93了滑動(dòng)窗口的方式生成檢測(cè)窗口,因r Rcnn 對(duì)主動(dòng)毫米波圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)

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4 杜s

本文編號(hào):2755444


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