被动式毫米波成像的自动识别方法研究

摘要

cqvip:被动式毫米波成像因其安全性、实时性和隐蔽性在人体安检行业有着良好的应用前景。现有被动式毫米波成像对人体携带嫌疑物识别主要采用传统的图像分割方法,这种识别方法受到人体姿态的影响,误报率较高。本文提出基于深度学习的被动式毫米波嫌疑物自动识别新方法。实验采用了545个样本对识别模型进行训练,并使用100个测试样本对识别模型进行检测,最终得到了93%的正确检出率。结果表明:深度学习方法能有效提高识别率,有着更强的适应性。