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题名近场毫米波三维成像与异物检测方法
被引量：12
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作者
师君
阙钰佳
周泽南
周远远
张晓玲
孙铭芳
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机构
电子科技大学信息与通信学院
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出处
《雷达学报（中英文）》
CSCD
北大核心
2019年第5期578-588,共11页
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基金
国家自然科学基金(61671113)~~
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文摘
主动式毫米波阵列3维成像系统是人体安检成像系统的研究热点,该文对主动式毫米波阵列3维系统工作模式、信号模型和成像算法进行了介绍,并将深度学习中的卷积神经网络(CNN)热图检测方法和边框回归检测技术应用于人体安检成像异物检测。研究表明,基于热图的检测方法和基于YOLO的检测方法均可实现异物检测。基于热图的检测方法网络结构简单、易训练,但由于需要遍历整幅待检测图像,运算时间长,且生成的检测框尺寸固定,无法适应异物尺寸变化。基于YOLO的检测算法网络结构复杂、训练耗时长,但该方法在检测速度与检测框精度上优势明显,更利于机场安检等对实时性要求较高的检测应用。
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关键词
近场毫米波3维成像
后向投影
卷积神经网络
图像检测
边框回归
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Keywords
Near-filed millimeter wave 3D imaging
Back projection
Convolutional Neural Network(CNN)
Objects detection
Boxing regression
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分类号
TN957.52
[电子电信—信号与信息处理]
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