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基于深度学习的X光图像智能审像系统 被引量：1
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作者 张积存 费继友 +1 位作者 宋雪萍 冯佳伟 《计算技术与自动化》 2021年第2期125-130,共6页
针对X光安检机人工审核图片存在的效率低、误检和漏检等问题,设计并实现了一套基于Mask R-CNN算法的X光图片智能审像系统。实现了X光图像采集、数据汇聚、分析处理、违禁物品自动检测、数据存储等功能。通过分析比较,选择ResNet101作为B... 针对X光安检机人工审核图片存在的效率低、误检和漏检等问题,设计并实现了一套基于Mask R-CNN算法的X光图片智能审像系统。实现了X光图像采集、数据汇聚、分析处理、违禁物品自动检测、数据存储等功能。通过分析比较,选择ResNet101作为BackBone训练网络,选取6000张X光图片作为样本,对刀、枪、液体瓶、手机、充电宝等五类违禁品进行标注。对训练参数优化调整,训练出违禁品的Mask R-CNN模型。在测试集上使用COCO评估方法,检出违禁品的平均精准率mAP50达到了0.83,明显高于Faster R-CNN、YOLOv3、SSD513等算法,具有实际工程应用价值。 展开更多
关键词 深度学习 X光图像 目标检测 Mask R-CNN 违禁品检测
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