毫米波人体安检仪伺服系统设计与控制

人体安检仪基于毫米波全息成像技术,采用高集成度毫米波收发阵列配合双面联动机械扫描的方式实现对被检查对象的全身快速扫描成像。在此基础上,开展了毫米波人体安检仪伺服系统设计和控制策略研究。该系统可接受软件分系统的命令、完成系统扫描所需运动机构的驱动和控制、提供扫描同步脉冲信号,实现系统配电、安全联锁、声光报警等功能。同时,基于Profinet工业以太网的现场总线通信协议,通过Profinet现场总线,实现了对伺服电机的PLC控制。

毫米波人体安检机电磁辐射安全评价方法

毫米波人体安检机现已广泛应用在各种需要安检的场景中,其电磁辐射安全问题受到社会的关注。该文给出了毫米波人体安检机电磁辐射安全评价的方法,详细介绍了测试原理、测试仪器及测试位置的选择、测试状态的设定。该评价方法可以有效地测量毫米波人体安检机的电磁辐射,目前已作为GB/T 41482-2022的一部分应用到实际的测量中。国内外11款毫米波人体安检机的实测结果表明,毫米波人体安检机的电磁辐射均小于GB 8702-2014中的公众暴露控制限值要求,可以放心使用。

基于Vision Transformer的毫米波人体安检图像违禁品识别

毫米波人体安检图像因为成像质量和遮挡等问题,使违禁品的识别难度较大。因此采用更优的检测识别算法,提升违禁品的识别速度和精度一直是业内重点研究的方向。将Vision Transformer(ViT)应用到毫米波图像违禁品的识别过程中,通过将无监督预训练的ViT与经典的目标检测算法(Faster R-CNN)相结合,实现了高精度的毫米波人体安检图像违禁品识别。为了充分训练和测试算法,制作一个包含枪支和刀具两类违禁品,共计14.5万个违禁品成像样本的毫米波人体安检数据集。通过与经典的基于101层残差网络(ResNet-101)的Faster R-CNN对比,该算法使mAP50提升了2.4个点,达到了89.9%。

毫米波人体安检图像自适应滤波方法

为解决毫米波人体安检图像背景区域的大量毛刺、混叠等噪声对隐匿物体识别造成的干扰问题,提出一种自适应的二次模板匹配滤波方法。首先将原始图像进行水平集二值分割,然后将分割结果作为模板对原始图像进行背景滤除,最后将滤除背景的结果作为先验图像对原始图像进行改进的双边滤波。基于毫米波成像系统的实际图像进行对比实验,验证了此算法相比于传统滤波方法的改善,并证明此算法可以针对性地滤除毫米波安检图像的背景噪声,保留人体区域的图像细节,有利于毫米波安检图像中的隐匿物品识别与定位。

国内民航领域毫米波人体成像安检设备应用现状研究与展望

从2010年立项研究毫米波人体成像安检技术以来,我国在毫米波人体成像安检设备行业标准及国家标准建设、产品研制等方面取得快速发展,但目前仍处于试探性使用阶段,设备的技术状态与国内民航人体安检需求之间仍存在一定差距,民航安检将向无感安检模式发展,最终为旅客提高安全便携舒心的出行体验。安检技术将以大数据、人工智能及多维信息融合为核心,形成集合安检、安防等大数据综合信息平台。