PMMWI与VI优势互补的人体隐蔽违禁物 检测与定位

摘要：

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(PMM-WI)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PMM-WI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PM-MWI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.

关键词：毫米波安检、被动毫米波成像(PMMWI)、人体轮廓分割、深度学习、深度神经网络(DNN)、隐蔽违禁物检测与定位

所属期刊栏目：45

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61731001

在线出版日期：2019-11-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共15页

页码：2011-2025