基于改进Faster R-CNN算法的太赫兹安检图像识别检测

太赫兹成像系统产生的太赫兹安检图像存在着色调单一、样本单一、数据量少、分辨率低、清晰度和对比度差等特点,针对上述问题,通过DC-GAN网络生成了更多的太赫兹安检图像数据集,并采用ESRGAN网络对太赫兹安检图像进行了超分辨重建以及线性变化阈值处理,使得图像细节纹理特征更清晰,并滤去了大量的背景噪声使得图像的对比度得到了增强。同时,针对太赫兹安检图像中检测目标(刀、手机)存在较多重叠的情形,对网络中非极大值抑制算法存在的不足进行了改进。引入Sigmoid加权的方法避免了与目标重叠较大的检测框被直接删除,通过降低其置信度,解决太赫兹安检图像中由于目标堆叠造成漏检的问题。实验结果验证了改进的Faster R-CNN网络对太赫兹安检图像可疑物体检测拥有更高的准确性。

基于Labview嵌入式的太赫兹安检仪高速数据传输系统

为解决太赫兹安检仪数据实时采集、传输及快速成像问题,可以NI FlexRIO嵌入式系统为基础,形成FPGA、RT(Real-Time Processor)和PC三层软件构架,通过Labview图像化编程环境设计整个系统用以解决上述问题。该系统通过降频滤波方法降低高速A/D转换后的数据速率,同时采用万兆网提高回波数据从FPGA向PC传输速率,实现回波数据的实时采集和传输,满足太赫兹安检仪快速检测的市场应用要求。

被动式太赫兹无感人体测温安检一体化方案

新年伊始,新型冠状病毒引发的肺炎疫情席卷而来,从湖北逐步扩散到周边省份,直至全国,多个国家和地区受到病毒影响.面临如此严峻形势,全国各地严阵以待抗击疫情,随着春节后的人口流动,北上广深等一线城市的防控工作更是遇到了严峻挑战.本文提出了人体安检与体温筛查结合的安检解决方案,在进行人体安检的同时,对体温异常的人实现‘早发现、早隔离’,避免疫情的进一步扩散,保障人民群众生命安全.

简述太赫兹人体安检技术的发展与应用

本文主要介绍了人体安检发展历程、太赫兹安检设备在我国的发展现状以及国内外同类产品比较分析情况,为大家了解太赫兹设备提供了参考借鉴。

自动识别并分割太赫兹图像中的可疑物

分析了太赫兹图像的特征,基于图像处理技术提出了一种新颖并且快速检测人体太赫兹图像的算法。使用改进的非局部均值滤波器来减少太赫兹图像中的噪声;应用主动形状模型(ASM)检测人体轮廓;采用基于TSED(total square euclidean distance)的k-means算法分割可疑物。实验结果表明,提出的算法能够很好地检测和分割太赫兹图像中的可疑物体。

基于等间距扫描人体安检仪控制方法的研究

为了实现人体安检仪的全自动逐点扫描和采样,文章以自主研制的全自动太赫兹人体安检仪为研究对象,以国内外人体安检行业的研究现状和太赫兹(Terahertz,THZ)成像技术的应用为背景,将太赫兹成像技术应用于全自动人体安检设备,结合嵌入式系统和图像处理技术,研究了基于非接触式逐点扫描成像型全自动人体安检仪的控制方法,并提出了一种基于微分思想的等间距扫描采样控制方案。实验结果表明,全自动人体安检仪在Z轴方向上进行扫描的定位精度达到15.99μm,重复精度达到5.84μm,完全满足系统精度要求。