【摘 要】
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目前,智能化安检被越来越多的人开发和研究,但是在实际应用场景中,也面临着巨大挑战。如有X光图像中违禁品尺度差异很大,多种违禁品之间出现遮挡等,均会出现误检和漏检现象,为安检工作带来巨大隐患。本文针对违禁品多尺度和遮挡问题,在基于深度学习的目标识别检测算法的研究基础上提出新一代技术改进算法。（1）针对X光安检图像检测中的违禁品尺度差异问题,对Faster RCNN网络进行改进,提出一种多通道区域建议
【基金项目】
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民航安全能力建设资金项目（20600523）；
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目前,智能化安检被越来越多的人开发和研究,但是在实际应用场景中,也面临着巨大挑战。如有X光图像中违禁品尺度差异很大,多种违禁品之间出现遮挡等,均会出现误检和漏检现象,为安检工作带来巨大隐患。本文针对违禁品多尺度和遮挡问题,在基于深度学习的目标识别检测算法的研究基础上提出新一代技术改进算法。（1）针对X光安检图像检测中的违禁品尺度差异问题,对Faster RCNN网络进行改进,提出一种多通道区域建议网络（Muiti Channel Region Proposal Network,MCRPN）。首先,考虑到不同卷积层特征在视觉语义上的互补性,进行多层特征提取,融合VGG16高层丰富的语义信息和更接近原始图像数据的低层细节信息;其次,修改多通道RPN中的锚框参数,使尺度不同的目标分别经过独立的RPN网络,然后将生成的多尺度候选目标区域分别映射到对应的特征图上,构建多尺度违禁品检测网络;最后,在多通道上引入膨胀卷积,设计一种多分支膨胀卷积模块（Dilated Convolutions Module,DCM）,增大感受野,增强不同尺度的特征。将改进的多尺度网络在自制数据集SIXray＿OD上实验,检测的平均精度为84.69%,性能较原网络提高了6.28%。实验结果表明,改进算法的识别精度有一定提高,改善了多尺度问题。（2）针对X光图像中目标之间的遮挡问题,在改进多尺度网络的基础上,引入软非极大值抑制算法（Soft Non maximum suppression,Soft–NMS）和排斥力损失函数（Repulsion Loss）。首先,将Faster RCNN网络中的非极大值抑制算法（Non-Maximum Suppression,NMS）直接替换为Soft–NMS算法,降低相邻框中同类型目标检测框的分数,避免分数直接下降至0而误删相邻框,从而导致漏检情况发生,以此方式解决类内遮挡问题。其次,将第二阶段的位置回归损失函数改进为Repulsion Loss函数,使损失值降为最低,模型达到最佳效果。将改进后的网络在数据集SIXray＿OD上进行实验,检测的平均精度为86.37%,较改进的多尺度网络性能提高了1.68%。实验结果也表明,改进算法在检测精度上有所提升,改善了遮挡问题。最终改进的网络算法较原Faster RCNN网络检测精度提高了7.96%,所以实验表明改进算法在改善多尺度和遮挡问题上有明显优势。
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