發(fā)布時(shí)間：2021-12-31 15:33

　　隨著國(guó)家對(duì)于公共安全領(lǐng)域的愈發(fā)重視,X射線安檢設(shè)備被廣泛地應(yīng)用于各個(gè)交通樞紐。但是目前的安檢過(guò)程中,對(duì)于違禁品的識(shí)別過(guò)程依然需要依賴于安檢人員進(jìn)行人工識(shí)別,往往在火車站、地鐵站等復(fù)雜場(chǎng)景中,誤檢、漏檢的狀況時(shí)有發(fā)生。本文針對(duì)這個(gè)問(wèn)題,引入深度學(xué)習(xí)概念,通過(guò)改進(jìn)后的YOLO v3模型成功構(gòu)建了一套可以對(duì)違禁品進(jìn)行自動(dòng)標(biāo)記和識(shí)別的系統(tǒng),在提高對(duì)違禁品檢查準(zhǔn)確性的同時(shí),也提升了整體安檢過(guò)程中的檢測(cè)速度。本文首先針對(duì)X射線安檢圖像以及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型所需圖像的特點(diǎn),參考醫(yī)用X射線處理技術(shù),采取多種互補(bǔ)的圖像增強(qiáng)方法,提出了一種新的圖像增強(qiáng)思路。首先分別使用拉普拉斯算子和Sobel算子得到細(xì)節(jié)圖和梯度圖,再次對(duì)梯度圖使用雙邊濾波并以其為模板利用圖像掩膜的概念乘以細(xì)節(jié)圖,將掩膜后的圖像經(jīng)USM銳化得到最終的銳化圖像,使用圖像融合和原圖像相加,最后使用CLAHE增大圖像灰度的動(dòng)態(tài)范圍。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文所提出的方法相對(duì)于傳統(tǒng)的圖像增強(qiáng)能更好的保留圖像信息,并且對(duì)噪聲具有較強(qiáng)的魯棒性,為后文卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)違禁品的智能識(shí)別提供了高質(zhì)量X射線圖像,提升了識(shí)別精度。其次對(duì)基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同模型的準(zhǔn)確性... 

【文章來(lái)源】：長(zhǎng)春理工大學(xué)吉林省

【文章頁(yè)數(shù)】：66 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

單能量X射線透射圖像

6吸收效果不同，依靠這一特性，使用雙能量X射線的安檢設(shè)備可以直觀地得到待測(cè)目標(biāo)物體的等效原子序數(shù)等物質(zhì)特性等信息[25]，并對(duì)具有不同性質(zhì)的物體進(jìn)行區(qū)分。另一方面雙能量X射線安檢設(shè)備也可以分別在不同的分屏上分別顯示高、低能灰度圖像，以便于安檢人員用于對(duì)比分析。圖1.2雙能量X射線透射圖像但是雙能量X射線安檢設(shè)備在處理圖像中互相遮擋時(shí)物品時(shí)，因?yàn)閱我暯窍滤玫降脑有驍?shù)為整體混合物的等效原子序數(shù)，所以其難以將被重疊、遮擋的待測(cè)目標(biāo)在復(fù)雜背景下進(jìn)行分辨，導(dǎo)致該設(shè)備應(yīng)用具有局限性。(3).多視角X射線技術(shù)在安檢的過(guò)程中，單能和雙能安檢設(shè)備也由于其視角固定，從而導(dǎo)致安檢人員只能通過(guò)固定的單一視角X射線透射圖片進(jìn)行識(shí)別和判斷，而僅通過(guò)單一視角安檢人員的人工識(shí)別，很難在復(fù)雜背景中準(zhǔn)確地找到被掩蓋的違禁品。為了克服這個(gè)缺點(diǎn)，采用多視角的X射線安檢設(shè)備在近些年越來(lái)越多的被應(yīng)用于市場(chǎng)之中。多視角X射線安檢設(shè)備通過(guò)使用單能量或雙能量X射線透射技術(shù)以及兩個(gè)或兩個(gè)以上的探測(cè)視角獲得多幅二維圖像，然后采用圖像重構(gòu)技術(shù)將多幅二維圖像重建為待測(cè)目標(biāo)的三維立體模型，其結(jié)構(gòu)如圖1.3所示。

7圖1.3多視角配置當(dāng)目標(biāo)被其他物體遮擋時(shí)，在二維圖像中待測(cè)目標(biāo)會(huì)與整體背景相重疊，而多視角X射線安檢設(shè)備通過(guò)采用多個(gè)視角的視圖所構(gòu)建出的三維模型可以有效地將被遮擋的待測(cè)目標(biāo)從整體環(huán)境背景中分離，以便于安檢人員更加直觀和立體地對(duì)待測(cè)物體的形狀進(jìn)行識(shí)別[26]。但是采用多視角技術(shù)一方面意味著需要使用多套X射線源以及X射線陣列探測(cè)器，導(dǎo)致造價(jià)成本高昂，同時(shí)過(guò)多的X射線源導(dǎo)致整體輻射劑量較大，容易對(duì)安檢人員產(chǎn)生危害。另一方面三維圖像重建技術(shù)目前并不成熟，難以滿足對(duì)于安檢設(shè)備可靠性的要求。(4).CT技術(shù)CT技術(shù)英文名為ComputedTomography，又被稱為計(jì)算機(jī)斷層掃描技術(shù)，其概念最早由Naidich等人提出。相較于傳統(tǒng)的單能量CT技術(shù)，雙能量CT技術(shù)使用雙能重建算法，可以有效地對(duì)目標(biāo)物體的物質(zhì)種類進(jìn)行識(shí)別。首先使用斷層掃描的方式用X射線對(duì)待測(cè)目標(biāo)的某一橫截面進(jìn)行穿透獲得待測(cè)目標(biāo)內(nèi)部的橫截面結(jié)構(gòu)；其次使用X射線探測(cè)陣列對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集并將數(shù)據(jù)傳輸至PC；PC對(duì)經(jīng)待測(cè)目標(biāo)后不同區(qū)域后X射線的衰減程度數(shù)據(jù)進(jìn)行逆運(yùn)算處理，進(jìn)而獲得待測(cè)目標(biāo)橫截面結(jié)構(gòu)的參數(shù)值，再使用參數(shù)值還原待測(cè)目標(biāo)的材質(zhì)密度以及其內(nèi)部結(jié)構(gòu)的斷面圖像，最后利用三維圖像重構(gòu)技術(shù)得到待測(cè)目標(biāo)的三維圖像[27]。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]對(duì)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》的解讀[J]. 袁輝.  科技風(fēng). 2018(31)
[2]深度學(xué)習(xí)研究綜述[J]. 張榮,李偉平,莫同.  信息與控制. 2018(04)
[3]基于改進(jìn)SSD的交通大場(chǎng)景多目標(biāo)檢測(cè)[J]. 華夏,王新晴,王東,馬昭燁,邵發(fā)明.  光學(xué)學(xué)報(bào). 2018(12)
[4]結(jié)合深度學(xué)習(xí)的圖像顯著目標(biāo)檢測(cè)[J]. 趙恒,安維勝.  激光與光電子學(xué)進(jìn)展. 2018(12)
[5]人工智能技術(shù)在高鐵安檢系統(tǒng)中的前瞻性應(yīng)用[J]. 米仲勇.  電子技術(shù)與軟件工程. 2017(12)
[6]基于Matlab的醫(yī)學(xué)影像圖像處理設(shè)計(jì)[J]. 姚堯,胡淑金,李紅亮,孫銀合,常子棟.  數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用. 2017(02)
[7]圖像處理技術(shù)在X射線檢測(cè)中的應(yīng)用研究[J]. 王兵,劉英,王速.  電子制作. 2016(16)
[8]最優(yōu)聚類個(gè)數(shù)和初始聚類中心點(diǎn)選取算法研究[J]. 張素潔,趙懷慈.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2017(06)
[9]圖像增強(qiáng)技術(shù)在X射線醫(yī)學(xué)影像中的應(yīng)用[J]. 曹妍,陳偉.  CT理論與應(yīng)用研究. 2015(04)
[10]基于高頻強(qiáng)調(diào)濾波的醫(yī)學(xué)X光圖像增強(qiáng)算法[J]. 何文.  信息技術(shù). 2015(04)

博士論文
[1]高分辨率X射線數(shù)字化成像技術(shù)研究[D]. 李偉.中國(guó)科學(xué)院研究生院（西安光學(xué)精密機(jī)械研究所） 2009

碩士論文
[1]基于深度學(xué)習(xí)的快速目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)研究[D]. 王震.天津理工大學(xué) 2017
[2]深度學(xué)習(xí)算法研究及其在圖像分類上的應(yīng)用[D]. 王曙.南京郵電大學(xué) 2016
[3]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉表情和性別識(shí)別[D]. 產(chǎn)文濤.安徽大學(xué) 2016
[4]雙能成像系統(tǒng)設(shè)計(jì)和物質(zhì)辨識(shí)方法研究[D]. 李康康.山東大學(xué) 2015
[5]基于深度學(xué)習(xí)的文檔分類方法研究[D]. 周喆.哈爾濱工程大學(xué) 2015
[6]X射線準(zhǔn)直成像技術(shù)研究[D]. 宋忠華.長(zhǎng)春理工大學(xué) 2014
[7]中國(guó)安檢設(shè)備行業(yè)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力研究[D]. 高鵬.對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 2014
[8]遞變能量X射線圖像序列融合算法研究[D]. 魏交統(tǒng).中北大學(xué) 2014
[9]CT圖像的ROI重建算法研究[D]. 洪賢勇.中北大學(xué) 2014
[10]單源雙能量X射線安全檢查系統(tǒng)[D]. 王進(jìn).東南大學(xué) 2005



本文編號(hào)：3560511