【摘 要】
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THz波可以轻易地穿透衣物、包裹等非金属材料,对人体没有电离伤害,因此THz成像成为绝佳的人体安检方案。针对THz安检的传统算法更多的聚焦于图像去噪、增强以及危险物品分割,这类算法面对边缘和灰度信息丰富的主动式THz图像时泛化性能差,且无法实现危险物品的自动化检测。本论文针对这一问题,引入基于卷积神经网络的目标检测算法对THz人体安检图像中的危险物品进行识别定位,主要研究内容和工作有以下几点:（1
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THz波可以轻易地穿透衣物、包裹等非金属材料,对人体没有电离伤害,因此THz成像成为绝佳的人体安检方案。针对THz安检的传统算法更多的聚焦于图像去噪、增强以及危险物品分割,这类算法面对边缘和灰度信息丰富的主动式THz图像时泛化性能差,且无法实现危险物品的自动化检测。本论文针对这一问题,引入基于卷积神经网络的目标检测算法对THz人体安检图像中的危险物品进行识别定位,主要研究内容和工作有以下几点:（1）目标检测算法的训练需要用到大量人工标注的数据,本论文针对采集的小规模THz人体安检图像,使用开源软件对其中的危险物品进行标注,构建了一个THz人体安检图像危险物品数据集。并通过不同的图像处理算法在训练时对数据进行在线增广,为算法模型训练提供了足量数据。（2）引入基于区域的目标检测算法Faster R-CNN对THz图像中的危险物品进行自动化检测,通过对数据样本的特征进行统计分析,改进了Faster R-CNN中锚框的比例,从而得到了更精确的检测结果。（3）针对Faster R-CNN算法的不足,引入Top-Down结构对主干网络中的多尺度特征进行融合,实现了算法在细粒度特征上的预测。同时,充分利用已有的多尺度特征,提出多尺度特征区域提案网络并改进了锚框的配置策略。实验证明Top-Down结构能给算法的检测性能带来巨大的提升,Res Net50为主干网络时检测准确率可达92%。（4）对检测结果召回率不高的原因进行分析,利用THz安检仪多角度成像的特点,提出使用阈值判断对多角度图像的检测结果进行综合,有效减小了误检和漏检对最终检测结果带来的影响,增强了单幅图像检测的容错率。本论文的危险物品检测算法可以精确地检测主动式THz图像中的刀具、水瓶、步枪和手枪四类危险物品,在人体安检方面有很大的应用潜力。
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