【摘 要】
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X光图像违禁品检测是指利用计算机视觉技术对X光安检图像的检测,判断图像中是否含有违禁物品。该方法可以辅助安检人员对过检行李检查,降低安检人员工作压力,加快安检速度,因此,X光图像违禁品检测领域得到越来越多研究人员的关注。早期研究人员使用传统的特征提取算法检测X光图像中是否含有违禁品,但是由于图像背景混乱、复杂度较高,并不能取得较好的检测效果。为此提出一种基于深度学习的单阶段双网络的目标检测算法,用
【基金项目】
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民航安全能力建设资金项目（20600523）；
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X光图像违禁品检测是指利用计算机视觉技术对X光安检图像的检测,判断图像中是否含有违禁物品。该方法可以辅助安检人员对过检行李检查,降低安检人员工作压力,加快安检速度,因此,X光图像违禁品检测领域得到越来越多研究人员的关注。早期研究人员使用传统的特征提取算法检测X光图像中是否含有违禁品,但是由于图像背景混乱、复杂度较高,并不能取得较好的检测效果。为此提出一种基于深度学习的单阶段双网络的目标检测算法,用于对X光图像中的违禁品检测。该算法是在单阶段目标检测网络YOLOv3的基础上,做出两大部分的改进:（1）由于X光射线的穿透性,使得X光图像不同于自然图像。X光图像中物品之间相互混叠,此外由于X光图像的假彩性使得整幅图像十分混乱,难以区分图像的背景和待检测目标。为此提出复合式骨干网络DarkNet-C,该骨干网络由两个DarkNet-53基础骨干网组成,分别作为辅助骨干网和引导骨干网。图像的特征信息通过两个基础骨干网之间的跨层拼接,逐层向后传播,加深浅层特征与深层特征之间的融合,使得深层特征仍然包含浅层特征信息,例如图像中违禁品的形状、颜色信息,从而使得经过DarkNet-C骨干网络之后得到的特征图仍然包含精确的图像特征信息。（2）为了进一步提高特征的表达能力,提升对小目标的检测精度,设计了特征增强模块FAB（Feature Augment Block,FAB）模型。该模块首先将网络结构前后层特征图拼接,提高特征的非线性表达能力。然后将融合后的特征经过平滑层,消除特征融合造成的混叠效应。通过在X光图像数据集上对改进后的算法训练,证明了该算法检测精度相对于现有的方法有了明显的提高,能够实时地完成X光图像检测任务。
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