基于深度学习的多视角主动毫米波图像隐匿物检测算法研究

发布时间：2020-07-14 20:23

【摘要】：对主动毫米波人体图像进行隐匿物自动检测具有重要意义,它不仅可以避免人工判读图像而侵犯被检人员隐私,也能较好地预防人为因素所造成的误检与漏检。目前基于多视角主动毫米波图像的隐匿物检测算法利用了主动毫米波图像的时序性,所以取得了较好的结果,但是对如何利用时序性的研究不够充分。由于主动毫米波人体安检数据集难以获取,所以数据集一般较小,如何充分利用较小的数据集与样本的时序性成为多视角主动毫米波图像隐匿物检测的重点。本文结合主动毫米波图像特点与深度学习理论的应用场景,提出了一种性能较好的多视角主动毫米波图像隐匿物检测算法,主要工作包括:(1)实现了基于RetinaNet的主动毫米波图像隐匿物检测算法与基于LSTM的主动毫米波图像隐匿物检测算法,通过实验对比了它们的性能,验证了时序特征的重要性。(2)使用GRU替代LSTM从而对模型的网络结构做出了优化,加强了模型特征提取能力,随后通过实验验证了改进的有效性。(3)使用集成学习的方法使得本文所提出的算法在小样本数据集上具备更好的泛化性能。进行上述改进后,本文提出的基于GRU的多视角主动毫米波图像隐匿物检测算法取得了较好的检测结果。
【学位授予单位】：华中科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP391.41;TP18
【图文】：

华 中 科 技 大 学 硕 士 学 位 论 文由于金属的辐射特性较为稳定[5]，其对于金属目标的检测能力更强。毫米波在安检领域的发展较为迅速，英国 Qinetiq 公司的 QinetiQ SPO-NX式毫米波探测设备已经在纽约宾州车站进行测试，如图 1-1 所示；美国 L3 公Provision 系列主动毫米波人体安检仪也已经在美国得到了广泛地部署，其设备1-2 所示。在得到人体的毫米波图像后，传统的方法依旧是用肉眼对毫米波图像判读，但是由于毫米波对于人体衣物的穿透性较强，所成的图像包含大量隐私信使用专业人员直接观察被检测人员的毫米波图像的方法存在侵犯被检人员隐私题[6,7]，而且人为因素对检测结果影响较大。目前目标检测算法的研究主要集中见光图像领域，针对主动毫米波图像的目标检测与识别算法研究相对较少且检果较差，因此针对主动毫米波图像隐匿物检测算法的研究具有重要价值。

华 中 科 技 大 学 硕 士 学 位 论 文由于金属的辐射特性较为稳定[5]，其对于金属目标的检测能力更强。毫米波在安检领域的发展较为迅速，英国 Qinetiq 公司的 QinetiQ SPO-NX式毫米波探测设备已经在纽约宾州车站进行测试，如图 1-1 所示；美国 L3 公Provision 系列主动毫米波人体安检仪也已经在美国得到了广泛地部署，其设备1-2 所示。在得到人体的毫米波图像后，传统的方法依旧是用肉眼对毫米波图像判读，但是由于毫米波对于人体衣物的穿透性较强，所成的图像包含大量隐私信使用专业人员直接观察被检测人员的毫米波图像的方法存在侵犯被检人员隐私题[6,7]，而且人为因素对检测结果影响较大。目前目标检测算法的研究主要集中见光图像领域，针对主动毫米波图像的目标检测与识别算法研究相对较少且检果较差，因此针对主动毫米波图像隐匿物检测算法的研究具有重要价值。

图 1-3 主动毫米波人体图像[24]域划分的主动毫米波图像分割方法合 Ostu 的方法确定不同区域的不同率和 6%误报率。的方式产生待检测的区域，再对该该特征判读该区域是否存在违禁物般较小的特点，其提出了 IOG(inters法最终达到了 88.5%的召回率和 1没有复用特征层，其实时性太差，单帧经网络计算各个滑动窗口中存在违确定与筛选，该方法最终达到了 93了滑动窗口的方式生成检测窗口，因r Rcnn 对主动毫米波图像进行实时

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本文编号：2755444