【摘 要】
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智能行李安检X光违禁品检测系统对提高安检效率、维护公共安全有重要意义。近年来,卷积神经网络在目标检测及图像分类任务中的应用,激起了智能安检研究领域对于高质量、大规模数据集的需求。然而,现有的安检X光图像数据集在含违禁品的样本数量和多样性方面,都难以满足进一步提升智能违禁品识别及检测模型性能的需求。为建立一个含违禁品数量充足的安检X光图像数据集,本文给出一种基于改进循环生成网络（Cycle-Cons
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智能行李安检X光违禁品检测系统对提高安检效率、维护公共安全有重要意义。近年来,卷积神经网络在目标检测及图像分类任务中的应用,激起了智能安检研究领域对于高质量、大规模数据集的需求。然而,现有的安检X光图像数据集在含违禁品的样本数量和多样性方面,都难以满足进一步提升智能违禁品识别及检测模型性能的需求。为建立一个含违禁品数量充足的安检X光图像数据集,本文给出一种基于改进循环生成网络（Cycle-Consistent Adversarial Networks,Cycle GAN）的安检X光训练图像迁移生成方法,将互联网中大量种类丰富的违禁品光学图像及草图图像,经过风格迁移转化为违禁品X光图像,用以扩充安检X光图像数据集,主要研究内容如下:首先,现有风格迁移网络生成图像效果不佳,难以满足后续研究对于安检X光图像样本色彩及细节方面的较高要求,本文通过改进循环生成网络结构,增强网络的多尺度特征提取能力,同时利用注意力机制提升网络判别器性能,完成基于改进Cycle GAN风格迁移模型的图像生成任务。其次,为降低风格迁移网络对内容图像色彩信息的依赖,根据不同种类违禁品图像样本具有不同分布的特点,本文在改进Cycle GAN模型基础上加入类别信息,约束多类别违禁品图像进行风格迁移,增强模型鲁棒性,提升违禁品风格迁移任务质量,生成视觉效果好的违禁品X光图像。接着,构建用于风格迁移模型的数据集,收集违禁品安检X光图像、光学图像及草图图像,对以上图像进行预处理,整理制作成数据集。最后,从主观及客观两个角度评价生成图像,综合考虑不同模型的生成图像质量及消耗时间成本,给出一套针对不同种类违禁品的X光图像风格迁移方案,并从生成图像的视觉效果、真实性以及对安检X光图像数据增强效果等多方面评价生成图像质量。使用自采数据集的实验结果证明,相较于其他生成模型及风格迁移模型,本文方案生成图像在距离评价指标FID分数、结构相似度（SSIM）以及图像质量评价指标均方误差（MSE）、峰值信噪比（PSNR）上均有更好的表现。使用风格迁移结果合成含违禁品的安检X光图像,实验验证图像在违禁品X光图像分类任务以及目标检测任务中均能起到有效的数据集扩充效果。
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