【摘 要】
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在我国,公共安全问题向来是民众和国家最为重视的问题之一,在我国的交通枢纽内都会有安检措施,然而目前对于人体的安检依然依赖于使用效率不高的金属探测仪等方法。毫米波太赫兹具有对织物的高穿透性和对金属等物质的高反射性,可以实现对人体携带的和行李内的危险品的无接触式检测,然后通过目标检测算法对毫米波太赫兹图像的检测可以实现自动识别。因为实际应用中器材性能和成像环境等因素的限制,毫米波太赫兹图像具有分辨率低
【基金项目】
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基于太赫兹成像技术的城市轨道交通安检装备研制,广东省应用型科技研发专项资金项目,项目编号: 2015B090923004；
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在我国,公共安全问题向来是民众和国家最为重视的问题之一,在我国的交通枢纽内都会有安检措施,然而目前对于人体的安检依然依赖于使用效率不高的金属探测仪等方法。毫米波太赫兹具有对织物的高穿透性和对金属等物质的高反射性,可以实现对人体携带的和行李内的危险品的无接触式检测,然后通过目标检测算法对毫米波太赫兹图像的检测可以实现自动识别。因为实际应用中器材性能和成像环境等因素的限制,毫米波太赫兹图像具有分辨率低、边缘模糊等特点。本文研究了对于毫米波太赫兹图像的超分辨率重建,提高图像质量。同时因为基于深度学习的目标检测模型参数量太大,不利于部署,本文研究了对目标检测算法的轻量化改造。针对毫米波太赫兹图像分辨率低、边缘模糊的特点,本文在SRGAN的基础上提出了一种边缘增强的超分辨率方法,从网络结构和损失函数两方面对SRGAN进行改进。在网络结构部分,分析了网络深度对毫米波太赫兹图像重建效果的影响,缩减了生成器网络的网络层数,并加入了密集连接结构以保留前面网络层的浅层特征。在损失函数部分,通过Laplace算子提取图像的边缘特征,并以此计算重建图像与原始图像的边缘损失,使得网络更加关注图像的边缘信息。为了实现实时安检,本文首先验证了YOLOv4算法与YOLOv4-Tiny算法在毫米波太赫兹图像上的检测效果,然后在YOLOv4算法的基础上进行轻量化改造。YOLOv4算法检测精度高,但是检测速度慢,而YOLOv4-Tiny因为特征融合不充分精度下降严重。本文在保留YOLOv4的特征融合模块的基础上,以Mobile Net中的特征提取模块取代YOLOv4中的特征提取模块,构建YOLOv4-LW网络,并且用深度可分离卷积代替特征融合模块中的标准卷积,进一步减少参数量。经过在毫米波太赫兹人检和物检数据集上的实验验证,本文提出的超分辨率重建方法可以有效地实现对毫米波太赫兹图像的重建,取得比原来的SRGAN更好的效果。本文提出的YOLOv4-LW网络可以实现检测速度和精度的均衡,比YOLOv4更快,比YOLOv4-Tiny更加准确,满足实时安检的需求。
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