基于超分辨率重建的隐藏物品检测

摘要：

针对图像模糊以及隐藏物品特征不明显问题,研究了一种更有效的被动毫米波雷达图像隐藏物品检测方法.该方法首先使用超分辨卷积神经网络对原始低分辨图像进行超分辨重建,然后使用直方图阈值分割技术对图像进行二值化处理,最后使用YOLOv3进行目标检测,被动毫米波雷达图像处理结果验证了提出方法对隐藏物品检测的有效性.由结果可见,通过SRCNN算法对图像进行超分辨率重建后,图像质量得到了改善,再利用深度学习算法可较准确地识别隐藏物品的位置、类别和置信度.

关键词：被动毫米波、超分辨卷积神经网络、YOLOv3、目标检测、深度学习

所属期刊栏目：16

分类号：TP183(自动化基础理论)

在线出版日期：2020-11-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：182-184,204