【摘 要】
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自从2016年布鲁塞尔恐怖袭击事件和2017伦敦地铁恐怖袭击事件以来,公共安全问题备受关注。为了有效地防止类似的恐怖袭击事件发生,在拥挤的公共场所自动地、高效地检测和识别
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自从2016年布鲁塞尔恐怖袭击事件和2017伦敦地铁恐怖袭击事件以来,公共安全问题备受关注。为了有效地防止类似的恐怖袭击事件发生,在拥挤的公共场所自动地、高效地检测和识别出危险器具成为关键。对于暴露的危险器具和隐藏的危险器具混合检测问题,本文提出了一个基于深度学习的二级检测识别方法。第一级分类器用于识别自然光图像下的暴露的危险器具,并且将太赫兹图像从自然图像中筛选出来。将被第一级分类器筛选出来的图像送入至第二级分类器,利用第二级分类器进一步检测与识别其中是否存在危险器具以及判断危险器具的位置及类别。对于第一级分类器的设计,首先,选取了深度卷积神经网络进行特征提取,利用得到的高表达力的特征训练不同结构BP神经网络作为分类器。然后将特征提取网络和分类器进行联合微调,进一步提高分类器性能。对于第二级分类器的设计分为三个部分:目标定位模块,目标分类模块和判决模块。目标定位模块用于分割和定位太赫兹图像中危险器具,并且将分割出来局部图像逐一送至目标分类模块进行特征提取以及分类识别,最后判决模块整合定位模块提供的位置信息以及分类模块提供的类别信息给出最终结果。在目标定位模块的设计方案中,首先基于水平集模型对图像的灰度空间进行分割,然后在灰度分割的基础上利用连通域判别方法对图像进行空域分割。目标分类模块的设计同第一级分类器一样,首先利用深度卷积神经网络进行特征提取,得到的特征用来训练BP神经网络分类器,然后将特征提取网络和分类器联合微调。本文在CPU+GPU的异构平台上利用C++语言以及Caffe框架编程实现了整个识别系统,包括水平集分割算法、连通域判别算法以及第一级分类器和分类模块的训练算法等。实验结果表明,第一级分类器的对于整体识别率为85.68%(top-1),第二级分类器中的目标分类模块的整体识别率为98.28%(top-1),表明本文提出的识别方法能够很好的检测和识别出自然图像以及太赫兹图像中的危险器具。
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