被动毫米波序列影像的金属违禁品检测研究

发布时间：2020-04-10 02:39

【摘要】：安防是国泰民安的重要保障之一,特别对大客流的区域的安全检测更是尤为重要。民航、火车站、地铁站等都有关于禁止携带违禁品的公示和安检措施,但现有安检模式不仅无法满足客流高峰的安检需求,而且存在安检人员投入量大,人员通过速度慢,部分被检查者带有接触式安检的抵触情绪等问题。用于安检目的检查模式必须能够以非入侵性的方式覆盖人、行李和信件以检测武器、爆炸物、生物或化学违禁品等,因此急需提出能够满足当前大客流的安检并能有效检测到违禁品的新式安检模式,而新型的基于毫米波的检测技术能够很好的应对这一问题。毫米波具有一定穿透衣物能力,能够对场景中的人体和人体携带违禁品成像,并不会对人体产生危害辐射。本文依托实际科研项目,以毫米波成像系统获取的34Ghz被动毫米波(passive millimeter wave,PMMW)影像为基础,开展序列影像的违禁品目标(隐匿物)检测技术研究,主要内容包括:(1)研究毫米波辐射特性及成像原理,分析对比人体皮肤及典型材料的辐射特性;对现有被动毫米波影像违禁品识别与检测方法进行对比分析,为本文后续开展被动毫米波序列影像的金属违禁品实时检测奠定基础。(2)研究了基于图像去噪,图像增强,图像分割,边缘检测等图像处理方式的传统PMMW违禁品检测方法。(3)研究了基于深度卷积神经网络的目标检测理论、卷积神经网络的基础单元、yolov3神经网络结构设计及优化方法。(4)针对现有PMMW成像系统采集的单帧PMMW影像存在低空间分辨率、低对比度问题,提出了一种基于小波融合的PMMW序列影像隐匿物检测方法。该方法可以有效解决上述的问题,并对序列PMMW影像具有一定的处理能力,但算法泛化能力弱,并在目标识别和检测实时性上还无法满足应用需求。(5)针对小波融合的PMMW影像目标检测方法检测精度低,实时检测速度慢等问题,提出基于yolov3的PMMW影像违禁品实时检测方法。该方法结合现有的深度学习技术能够高效稳定的实现PMMW影像中违禁品的实时检测。
【图文】：

检测系统获取的特征可用于安检人员目视解译实现安检别系统可根据检测到的违禁品特征进行识别，识别信息可用于检。由成像系统和检测系统组成的毫米波人体安检系统仍然需大客流的快速通过需求。而由上述三部分组成的安检系统未能序列影像，同时基于传统的图像处理方法难以提取到充足的特识别工作[4]。而理想的毫米波人体安检系统应在无需人员操控行检测，系统能够自动发现人员携带的违禁品、检测并识别违针对现阶段被动毫米波安检存在的问题，急需提出能够满足当案，，并同步深入研究毫米波违禁品实时检测方法。，对于毫米波序列影像违禁品的实时检测算法研究至关重要。数据基于自北航电子信息工程学院苗俊刚学者主导的“兼具快性检测的毫米波主被动复合非协作安检新特制研究”项目部分序列影像的金属违禁品实时检测研究。米波成像系统发展概况

对于毫米波序列影像违禁品的实时检测算法研究至关重要。数据基于自北航电子信息工程学院苗俊刚学者主导的“兼具快性检测的毫米波主被动复合非协作安检新特制研究”项目部分序列影像的金属违禁品实时检测研究。米波成像系统发展概况图 1-1 AMMW 成像系统Figure 1-1 Active millimetre wave imaging system
【学位授予单位】：北京建筑大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：D918.9;TP391.41

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本文编号：2621634