PMMWI与VI优势互补的人体隐蔽违禁物检测与定位

根据公共场所人体安检的性能要求和技术需求,将被动毫米波成像(PMMWI)的可透视成像性能优势与可见光成像(VI)的细节高分辨性能优势相结合,提出一种基于PMMWI与VI优势互补的人体隐蔽违禁物检测与定位算法。首先,提出一种基于低层特征融合的改进U-Net以增强深度神经网络(DNN)对PMMWI中弱小目标轮廓的敏感度,提高PMMWI中人体轮廓和隐蔽违禁物的分割精度,并同时实现VI中人体轮廓的像素级分割;然后,在PMMWI和VI中的人体轮廓分割基础上,通过基于人体轮廓的尺度变换与滑动适配实现PMMWI人体轮廓和VI人体轮廓的良好配准,根据配准结果实现单帧图像中人体隐蔽违禁物的高效检测;最后,通过序列图像检测结果的对比融合与优化决策给出隐蔽违禁物的定位结果。一系列综合实验与对比分析结果,验证了提出的人体隐蔽违禁物检测与定位算法的性能优势。

基于轻量级U-Net深度学习的人体安检隐匿违禁物的实时检测

在高端智能安检系统研发中,如何使受检者在无接触正常行进过程中,对其实施人体是否携带隐匿违禁物的快速高效检测是具有挑战性的关键性技术。被动毫米波成像以其安全无害、穿透性强等突出优势而成为安检成像的热门选项。该文利用被动毫米波成像和可见光成像的优势互补,通过轻量级U-Net的深度学习,研究提出人体安检隐匿违禁物的高性能实时检测算法。首先构建和训练轻量级U-Net分割网络,进行被动毫米波图像(PMMWI)和可见光图像(VI)中人体轮廓的快速分割,实现人体与背景的有效分离,以获取疑似隐匿违禁物的轮廓信息。进而,以轻量级U-Net为工具,通过基于相似性测度的无监督学习方法进行被动毫米波人体轮廓图像与可见光人体轮廓图像的配准,以滤除虚警目标,并在可见光图像中进行疑似目标定位,得到单帧图像的检测结果。最后,通过序列多帧图像之检测结果的综合集成与推断,给出最终检测结果。通过在专门构建的数据集上的实验结果表明,该文所提方法的F1指标达到92.3%,展现出良好的性能优势。

中子元素分析中改变探测器屏蔽条件对同一样品探测结果的影响

本文在以中子发生器为中子源进行违禁物检测分析基础实验研究中,以尿素为模拟样品,为了减少其它非被测样品产生的γ射线干扰,对探测器内BGO晶体利用铅筒进行了屏蔽。通过对三种屏蔽条件的比较,选择了最佳的屏蔽位置,当探头的BGO晶体平面正好与铅筒的截面平齐时,探测效果最好。

X射线背散射透射一体成像系统设计

介绍了X射线检测技术在安检领域的应用情况,讨论了背散射成像系统组成结构。提出2种可经过一次扫描获得背散射图像与透射图像的一体机模型,并且搭建了相应的实验平台,完成了透射和背散射成像获取实验。特别是在双源结构平台上对藏匿在箱包中的TNT、硝酸铵爆炸物与水作为检材的透射、背散射图像内容做了对比说明;分析了单源并联一体机透射图像分辨率低的问题,为进一步改进背散射透射一体机图像信号噪声比和图像分辨率指出解决方法。