PMMWI与VI优势互补的人体隐蔽违禁物检测与定位

发布时间：2021-10-08 10:09

　　根据公共场所人体安检的性能要求和技术需求,将被动毫米波成像（PMMWI）的可透视成像性能优势与可见光成像（VI）的细节高分辨性能优势相结合,提出一种基于PMMWI与VI优势互补的人体隐蔽违禁物检测与定位算法。首先,提出一种基于低层特征融合的改进U-Net以增强深度神经网络（DNN）对PMMWI中弱小目标轮廓的敏感度,提高PMMWI中人体轮廓和隐蔽违禁物的分割精度,并同时实现VI中人体轮廓的像素级分割;然后,在PMMWI和VI中的人体轮廓分割基础上,通过基于人体轮廓的尺度变换与滑动适配实现PMMWI人体轮廓和VI人体轮廓的良好配准,根据配准结果实现单帧图像中人体隐蔽违禁物的高效检测;最后,通过序列图像检测结果的对比融合与优化决策给出隐蔽违禁物的定位结果。一系列综合实验与对比分析结果,验证了提出的人体隐蔽违禁物检测与定位算法的性能优势。 

【文章来源】：北京航空航天大学学报. 2019,45(10)北大核心EICSCD

【文章页数】：15 页

【文章目录】：
1人体隐蔽违禁物检测技术挑战与关键性问题
    1.1常规检测方式的技术挑战
    1.2需要解决的关键性问题
2基于优势互补的检测/定位方案与系统架构
    2.1 PMMWI和VI的特性分析
    2.2基于单帧图像优势互补的检测/定位方案
    2.3核心模块及整体系统的组织架构
3基于改进U-Net的人体轮廓高精度分割
    3.1 U-Net网络及其性能优势
    3.2 U-Net模型的低层特征卷积融合与整体性能改进
        3.2.1低层特征的1×1卷积融合
        3.2.2改进的U-Net网络结构与性能优势
    3.3基于LFF-UNet的人体轮廓高精度分割
        3.3.1样本数据的采集与标注
        3.3.2改进U-Net网络的离线监督训练
        3.3.3基于LFF-UNet的人体轮廓分割算法
        3.3.4分割性能的测评与比较分析
4基于单帧受检图像的隐蔽违禁物检测和定位
    4.1 PMMWI和VI差异性分析
    4.2面向优势特征互补关系的尺度变换人体轮廓配准算法
    4.3基于人体轮廓配准的单帧受检图像中隐蔽违禁物检测与定位
5基于受检过程序列图像检测结果对比融合的优化决策
    5.1受检过程序列图像的检测结果对比分析与融合
    5.2基于序列图像检测结果对比融合的优化决策与复合定位
    5.3算法与模型的综合集成与优化
6整体检测算法的性能测试与评价
    6.1数据集与实验平台
    6.2实验框架设计与参数设置
    6.3实验结果与性能评估
    6.4述评与注解
7结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]主动毫米波成像性别识别算法研究[J]. 周健,叶金晶,孙谦晨,黄冰,杨明辉,朱玉琨,孙晓玮.  红外. 2018(09)
[2]大型活动中的安检排爆工作及技术保障研究[J]. 王任肩,王宇光,陈志福,蓝伟.  警察技术. 2018(05)
[3]基于卷积神经网络的毫米波图像人体隐匿物检测[J]. 骆尚,吴晓峰,杨明辉,王斌,孙晓玮.  复旦学报(自然科学版). 2018(04)
[4]用于人员安检的主动毫米波成像技术现状与展望[J]. 费鹏,方维海,温鑫,年丰,黄培康.  微波学报. 2015(02)
[5]毫米波成像技术在人体安全检查领域的应用[J]. 桑伟,岳胜利.  中国安防. 2013(04)



本文编号：3423952