深度学习用于毫米波违禁物检测.pdf

简介：
该系统基于深度学习技术进行毫米波图像的违禁物识别，并且具有较高的识别效率和准确性。深度学习技术已在计算机视觉领域展现出巨大的潜力和发展空间，在图像分类、目标检测和图像分割等多种应用场景中取得了显著成果。毫米波成像技术能够通过无需对人体直接照射的方式实现违禁物的有效检测，但如何提高毫米波图像中的违禁物体识别效率仍是一个亟需突破的技术难题，这使得该技术在机场旅客筛选的实际应用中受到了较大限制。本文提出了一种基于深度学习的毫米波图像违禁物体识别方案。该方法通过卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）对人体的毫米波图像进行特征提取，并结合长短期记忆网络（Long Short-term Memory, LSTM）对多维度图像数据进行综合分析，最终运用多路sigmoid分类器计算出人体各个关键部位携带违禁物品的可能性概率分布。 基于计算机视觉领域应用广泛的深度学习模型，卷积神经网络（CNN）是一种复杂的特征提取与分类体系结构。该模型利用卷积层提取图像局部特征，借助池化层有效降低数据尺寸同时提升处理速度；随后通过全连接层完成特征的深度学习分析，最终完成图像类别识别任务。长短期记忆网络（LSTM）属于一种特殊的递归神经网络架构（RNN），其核心优势在于能够有效捕获并处理序列数据中的长期依赖性。通过门控机制，该网络模块能够实现对信息的精确控制和持久记忆。具体而言，输入调节器负责筛选当前输入信号并决定其是否加入到长期记忆中；输出调节器则根据长期记忆的内容决定释放多少信息；而遗忘调节器则通过调整权重来决定哪些旧信息应当被删除。在本研究的实验中，作者采用了独立于训练集和验证集的数据作为测试集，并计算得到损失函数值为0.03。通过设置阈值标准，研究者实现了对人体17个关键部位的准确识别，该比例达到了99.76%，从而验证了该方法具有良好的性能。本文还探讨了深度学习技术在毫米波图像违禁物识别领域的优势与挑战。该技术具有自主学习能力，能够通过分析毫米波图像特征来提升违禁物识别的精确度。然而，受限于数据量和计算能力的限制，这种技术可能会出现性能瓶颈。本文所提出的基于深度学习的毫米波图像违禁物识别方法不仅能够高效地解析毫米波图像中的违禁物品特征，而且还能显著提升了机场安检系统的效能。此外，本研究在一定程度上拓展了深度学习在该领域的应用场景，并提出了若干具有创新性的思路。