【摘 要】
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毫米波能够穿透衣服得到人体图像,显示出藏匿在衣服下的违禁品,因此无接触式的、能够自动识别违禁品的毫米波安检设备在国内机场的使用量不断提高。但是由于毫米波图像噪声干扰多、分辨率低,违禁品成像特征信息少,要精确识别毫米波图像中的违禁品是一项非常有挑战的任务。同时,由于毫米波图像会暴露被检人的隐私,所以安检员不能现场看图,安检设备需要完全自动地实现违禁品识别,这对识别精度提出了更高要求。当前毫米波图像违
【机 构】
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中国科学院大学(中国科学院深圳先进技术研究院)
【出 处】
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中国科学院大学(中国科学院深圳先进技术研究院
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毫米波能够穿透衣服得到人体图像,显示出藏匿在衣服下的违禁品,因此无接触式的、能够自动识别违禁品的毫米波安检设备在国内机场的使用量不断提高。但是由于毫米波图像噪声干扰多、分辨率低,违禁品成像特征信息少,要精确识别毫米波图像中的违禁品是一项非常有挑战的任务。同时,由于毫米波图像会暴露被检人的隐私,所以安检员不能现场看图,安检设备需要完全自动地实现违禁品识别,这对识别精度提出了更高要求。当前毫米波图像违禁品识别算法主要是直接迁移可见光图像下的物体识别算法。毫米波安检设备的成像有自己的特点,是在固定场景下的人体图像,而违禁品在身体不同部位的成像有各自的特点,利用好这些特点信息,可以有效提高违禁品识别的精度,而当前的识别算法并没有利用好这些信息。基于毫米波安检设备成像特点,本文最开始基于经典的二阶段目标检测算法“更快的基于区域的卷积神经网络（Faster Region-based Convolutional Neural Network,Faster R-CNN）”实现毫米波识别算法,通过关键点信息移除人体之外冗余候选框,但候选框的可控性、灵活性无法实现,所以提出了一个创新的二阶段违禁品检测算法,称为焦点检测（Focal Detection,Focal Det）算法。第一阶段,算法先进行人体关键点识别,得到人体成像空间结构信息,生成覆盖全身的检测焦点,并在每个焦点上生成不同的违禁品区域候选框。第二阶段,算法根据候选框和真实标记框的面积相交情况确定候选框的正负样本标签信息。通过使用平滑标签和平滑位置等多种策略,充分利用每一个候选框的信息,从而得到更加精确的违禁品检测结果。针对毫米波图像,Faster R-CNN算法在特征图的每个点上生成9种大小形状不同的锚框,总共约2万个,要筛选这些锚框非常耗时。对比来说,本文提出的Focal Det算法在焦点上生成候选框,只需要生成85个区域候选框就能覆盖全部检测区域。算法的候选框生成方式模拟安检人员检查时的经验,全身覆盖、重点部位细查。在不同部位的焦点上生成数量、大小、形状、中心点偏移都不同的区域候选框,生成方式更加灵活。候选框的生成方式充分利用了图像成像特点与人工检测经验,因此算法模型能够更高效的学习和收敛。与现有方法相比,Focal Det算法识别性能更高、泛化能力更强、准确率和召回率达到了很好的平衡。平均精度（Average Precision,AP）值为87.6%,高于其它对比的算法架构,而且推理速度是Faster R-CNN算法的3倍。随着疫情爆发,自动化、数字化、智能化、无接触的安检需求更加强烈,而目前毫米波安检设备只是像金属安检门一样的辅助作用,没有发挥出它的价值。无接触安检系统设计要解决的问题有自动扫描、隐私保护、映射结果到真人图片、高识别准确率等,而使用本文提出的Focal Det算法,可以很好的解决这些问题。首先,Focal Det算法的关键点网络部分可以独立出来作为姿势检测算法,通过摄像头图片的关键点判断被检人姿势正确,毫米波设备就自动扫描。其次,输入毫米波图像到Focal Det算法,能输出人体关键点和违禁品位置坐标。通过关键点信息能准确的对脸部、胸部裆部等隐私部位打马赛克,而且毫米波图像关键点和摄像头真人图像关键点可以进行配准,把毫米波中识别出的违禁品位置映射到真人图片上,在真人图片中就能看到违禁品藏匿位置,这就像穿透衣服的透视效果,还能区分出首饰导致的错报。最后,通过来自毫米波、摄像头、大数据等多维度的信息,判断被检测人是否存在威胁,然后远程控制或者设定自动通过条件。整个安检过程实现了无接触,检测结果具有客观性,不受主观判断影响。通过打马赛克和映射识别结果到真人图片,前端不会暴露毫米波人体图像,隐私得到充分保护。本文使用离线数据走通了无接触安检系统流程,验证了技术可行性,这个系统的应用有重要的社会意义。
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