【摘 要】
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在公众运输管理领域,对行李实施X光安检是保障乘客生命财产安全的重要方式,但安检人员以肉眼观察图像来确认威胁物品易受人为因素影响且效率较低。深度学习是提升威胁物品检测精度的有效手段。然而,大多数检测方法仍存在提取特征质量较低,多阶网络层交互能力不足的问题。本文通过强化网络模型特征提取和多层语义信息交互能力来提升威胁物品分类精度和检测效率,主要研究内容如下:1.提出了浅层多头空间注意力机制、深层多头通
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在公众运输管理领域,对行李实施X光安检是保障乘客生命财产安全的重要方式,但安检人员以肉眼观察图像来确认威胁物品易受人为因素影响且效率较低。深度学习是提升威胁物品检测精度的有效手段。然而,大多数检测方法仍存在提取特征质量较低,多阶网络层交互能力不足的问题。本文通过强化网络模型特征提取和多层语义信息交互能力来提升威胁物品分类精度和检测效率,主要研究内容如下:1.提出了浅层多头空间注意力机制、深层多头通道注意力机制和跨层高分辨语义模块,改进了卷积主干网络对威胁物品的特征提取及融合能力,提升了威胁物品的分类及定位精度。对浅层网络提出多头空间注意力机制,用不同压缩函数减小空间特征后,生成的空间全局关联特征与浅层特征进行级联交互;对深层网络提出多头通道注意力机制,用不同全局池化方式获取通道特征后,前馈神经网络输出的通道全局关联特征将与深层特征逐元素交互;对多阶网络层提出高分辨语义模块,将多层特征按相同空间维度级联后,通过预设卷积集融合。在安检数据集SIXray的分类及定位实验结果表明,结合不同注意力机制和特征融合模块的主干网络能有效提升特征提取及融合能力,对威胁物品实现更精确地识别及定位。2.提出了轻量级的注意力Transformers Only Look Once（TOLO）检测分支网络,改进了网络对威胁物品的特征提取及融合能力,有效提升了威胁物品的检测效率。所提网络包括颈部和头部两个部分,采用深度可分离卷积设计,降低了模型参数,加快了模型推理速度。提出的颈部网络由特征融合网络组成,将主干网络不同层特征以相同路径实现融合,为头部网络提供高分辨语义特征;提出的头部网络由轻量级视觉Transformer组成,根据融合特征建立局部特征间全局关联性,使检测分支网络更关注威胁物品区域。在SIXray数据集中对手枪、刀具、钳子、扳手和剪刀等5种不同威胁物品进行检测的结果表明,该网络的平均精度均值可达84.4%,每秒可传输62.1帧。结合提出的基于卷积神经主干网络的多注意力机制,能进一步将检测精度提升到86.2%。
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