【摘 要】
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安检是人们出行的一道重要安全保障,对于安检需求的快速增长推动了智能安检技术的发展。X光安检违禁品检测存在安检图像背景复杂、违禁品姿态多变、小目标漏检、数据标注困难等问题,加之X光成像效果也与自然图像存在极大差异,导致传统的目标检测算法效果不佳。本文提出了一种弱监督机制下的X光安检违禁品检测模型,改进Resnet50框架,融合可变形卷积和空洞卷积,设计了4种在主干网络不同位置添加可变形空洞卷积模块的
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安检是人们出行的一道重要安全保障,对于安检需求的快速增长推动了智能安检技术的发展。X光安检违禁品检测存在安检图像背景复杂、违禁品姿态多变、小目标漏检、数据标注困难等问题,加之X光成像效果也与自然图像存在极大差异,导致传统的目标检测算法效果不佳。本文提出了一种弱监督机制下的X光安检违禁品检测模型,改进Resnet50框架,融合可变形卷积和空洞卷积,设计了4种在主干网络不同位置添加可变形空洞卷积模块的安检违禁品特征提取网络,以有效应对X光安检图像多姿态变化、遮挡、小目标漏检的技术难题。本文以弱监督算法为基础,将各类基于类激活图的弱监督目标检测算法应用到X光安检违禁品检测中,并针对弱监督违禁品目标检测算法可能存在的定位不准问题,提出了安检违禁品轮廓检测模型,根据违禁品材质在X光安检机中呈现的颜色设置HSV范围提取轮廓,辅助弱监督违禁品目标检测算法,能对任意尺寸的违禁品做到自适应,以有效应对X光安检违禁品背景复杂和数据标注困难的技术难题。实验训练过程中使用了Aug Smooth和Eigen Smooth两种平滑方法,提升违禁品目标分类结果。使用语义分割准确性评价指标对实验结果进行评价,应用最新的弱监督算法Group-CAM,在删除和插入测试中验证了方法的实用性。仿真实验证明,本文提出的方法在处理X光安检违禁品目标检测上结果更加准确,能有效应对违禁品目标多姿态变化、遮挡和小目标漏检的技术难题,满足现实安检需求。
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