多通道区域建议的多尺度X光安检图像检测

作     者：康佳楠 张良 KANG Jianan;ZHANG Liang

作者机构：中国民航大学电子信息与自动化学院天津300300 

基　　金：国家自然科学基金(61179045) 

出 版 物：《计算机工程与应用》 (Computer Engineering and Applications)

年 卷 期：2022年第58卷第1期

页      码：224-231页

摘      要：针对安检X光图像检测中的违禁品尺度差异问题,对Faster RCNN网络进行改进,提出一种基于多通道区域建议网络(muiti-channel region proposal network,MCRPN)。考虑到不同层卷积特征在视觉语义上的互补性,进行多层特征提取,融合VGG16高层较丰富的语义特征和低层较浅的边缘特征;修改多通道RPN中的锚框参数,将生成的多尺度候选目标区域分别映射到对应的特征图上,构建多尺度违禁品检测网络;在多通道上引入膨胀卷积,设计一种多分支膨胀卷积模块(dilated convolutions module,DCM),增大感受野,增强不同尺度的特征。将改进的算法在自制数据集SIXray_OD上进行实验,检测的平均精度达到84.69%,测性能较原网络提高了6.28%。实验结果表明,改进算法的识别精度有一定提高。

主 题 词：目标检测 Faster RCNN模型 多尺度 多通道 膨胀卷积 

学科分类：1305[艺术学-设计学类] 13[艺术学] 08[工学] 081104[081104] 0804[工学-材料学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 

D　O　I：10.3778/j.issn.1002-8331.2008-0345

馆 藏 号：203107094...