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基于U-net的被动式太赫兹安检危险品分割方法
文献摘要：
针对被动式太赫兹安检系统检测图像识别危险物难度较大、精确度不高的问题,提出一种基于U-net的被动式太赫兹安检危险物分割算法.通过构建危险品的局部结构差异性假设和局部亮度差异性假设定位太赫兹安检图像中危险品可能存在的感兴趣区域(ROI),并选择拥有少量特征通道与神经元的浅层卷积网络针对ROI做图像超分辨处理,最后将图像输入U-net网络,得到质量高、轮廓清晰的危险品分割图像.通过实验证实了本文方法相比传统分割算法准确性有明显提高,有助于提高被动式太赫兹安检系统的危险品识别率.
文献关键词：
太赫兹成像;安检;图像处理;目标分割
中图分类号：
作者姓名：
赵耀
作者机构：
中国铁路设计集团有限公司 电化电信工程设计研究院,天津 300308
文献出处：
引用格式：
[1]赵耀-.基于U-net的被动式太赫兹安检危险品分割方法)[J].太赫兹科学与电子信息学报,2022(12):1238-1244
A类：
B类：
net,被动式,危险品,分割方法,安检系统,系统检测,图像识别,危险物,分割算法,局部结构,结构差异,亮度差,安检图像,中危,感兴趣区域,ROI,卷积网络,图像超分辨,廓清,识别率,太赫兹成像,目标分割
AB值：
0.293217
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