利用卷积神经网络进行毫米波图像违禁物体定位

发布时间：2018-05-08 12:09

  本文选题：毫米波图像 + 卷积神经网络　； 参考：《红外与毫米波学报》2017年03期

【摘要】：随着毫米波器件的成熟,毫米波成像雷达已经应用于人体安检.但毫米波图像中违禁物体的定位仍然是一个艰巨的任务,这极大地限制了毫米波成像雷达的应用.文章将卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)应用于毫米波图像,自动定位毫米波图像中的违禁物体,如枪、刀等.利用滑动窗口在输入图像上滑动,并通过CNN得到各个子图块存在违禁物体的概率.图像块是相互交叠的,将各子图块的概率值累积起来,得到概率累积图.概率累计图反映了违禁物体的位置.由于CNN和概率累积图的应用,在实验中,该方法获得了很高的定位准确率,验证了该方法的有效性.
[Abstract]:With the maturity of millimeter wave devices, millimeter wave imaging radar has been used in human security. However, the localization of prohibited objects in millimeter wave images is still a difficult task, which greatly limits the application of millimeter wave imaging radar. In this paper, Convolutional Neural Network (CNN) is applied to millimeter-wave images to automatically locate prohibited objects in millimeter-wave images, such as guns, knives, etc. The sliding window is used to slide on the input image, and the probability of the existence of prohibited objects in each subgraph block is obtained by CNN. The image blocks overlap with each other and the probability values of each sub-graph block are accumulated to obtain the probability cumulative graph. The probabilistic cumulative map reflects the location of prohibited objects. Because of the application of CNN and probabilistic cumulant diagram, this method is proved to be effective in experiments.
【作者单位】： 上海微系统与信息技术研究所中科院太赫兹固态技术重点实验室;中国科学院大学;上海科技大学;
【基金】：国家自然科学基金(61671439)~~
【分类号】：TP183;TP391.41

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本文编号：1861348