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基于改进Faster R-CNN算法的太赫兹安检图像识别检测 被引量：12
1
作者 王葛 朱艳 +2 位作者 沈韬 刘英莉 曾凯 《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2021年第2期292-299,共8页
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... 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。 展开更多
关键词 太赫兹安检图像 Faster R-CNN 目标检测 可疑目标
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