典型文献
基于Focal-EIOU函数的被动式太赫兹图像违禁物品识别
文献摘要：
针对被动式太赫兹安检系统因环境影响导致图像质量波动,从而影响识别算法,导致准确率大幅降低的问题,提出了基于Focal-EIOU损失函数的改进YOLOv4算法,并用被动式太赫兹人体安检图像对刀、枪违禁物品进行模型训练获得模型.建立不同环境、不同位置角度携带刀枪嫌疑物人员的太赫兹图像数据库,采用图像增广的方法构建丰富数据集;将YOLOv4的CIOU loss改进为Focal-EIOU loss,提高算法对太赫兹图像识别的鲁棒性,进而经过训练获得较优的模型.在本文的测试集中,使用改进后的算法训练的模型平均检测精确度(mAP)达到96.4％,检测速度在28 ms左右,交并比(IOU)平均值为0.95,在同等条件下高于常规算法,改善了检测识别的效果.实验结果表明,本文方法能够有效提高被动式太赫兹人体安检系统的嫌疑物识别准确率,有利于该项技术在人体安检领域的推广应用.
文献关键词：
太赫兹成像;人体安检;目标识别;损失函数
中图分类号：
作者姓名：
周敏
作者机构：
中国铁路设计集团有限公司 电化电信院,天津 300308
文献出处：
引用格式：
[1]周敏-.基于Focal-EIOU函数的被动式太赫兹图像违禁物品识别)[J].太赫兹科学与电子信息学报,2022(08):810-816
A类：
人体安检系统
B类：
Focal,EIOU,被动式,太赫兹图像,违禁物品,响导,图像质量,识别算法,损失函数,YOLOv4,安检图像,对刀,模型训练,不同环境,不同位置,位置角,刀枪,嫌疑,图像数据库,图像增广,CIOU,loss,图像识别,经过训练,测试集,算法训练,模型平均,检测精确度,mAP,检测速度,ms,交并比,同等条件,检测识别,识别准确率,太赫兹成像,目标识别
AB值：
0.326038
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