毫米波三维全息图像隐匿物品检测方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种定位精确的毫米波三维全息图像隐匿物品检测方法及系统，包括：对原始三维全息图像高通滤波并体素化；通过稀疏3D卷积及子流形稀疏3D卷积对体素化后的三维图像降采样并提取低层次三维空间几何特征，再使用子流形稀疏3D空洞卷积获取长程上下文信息提取高层次语义特征，输出四维张量；通过合并深度维度及通道维度，将四维张量变换为三维张量，再进行分类任务及边界框回归任务，得到边界框及置信度。本发明专利技术使用三维数据作为输入，提高了小目标的数据量的同时降低其周围噪声，并引入深度维度，完整保留了物体的三维空间几何信息而无失真，提升了小物体的辩认度，从而有效提升了毫米波三维全息图像中的隐匿物体的检出率与定位精度。

【技术实现步骤摘要】
毫米波三维全息图像隐匿物品检测方法及系统
本专利技术涉及三维图像处理
，特别是涉及一种毫米波三维全息图像隐匿物品检测方法及系统。
技术介绍
检测人员衣服下的隐匿物体是确保公共安全的重要手段之一。毫米波可以穿透衣服，且毫米波辐射为非电离辐射，对人体健康无危害，适合隐匿物品检测任务。主动式毫米波(ActiveMillimeterWave，AMMW)全息成像技术使用毫米波雷达扫描被检人员，并重建其三维全息图像，用于查看衣服下的隐匿物体。隐匿物品检测试图从扫描图像中检测具有潜在威胁的物品并定位。在机场、车站等人流量大或人员密集的场所，要求检测快速准确。因此，自动实时检测隐匿物品对安全行业具有重要意义。然而，AMMW全息图像隐匿物品检测任务存在以下挑战：一方面，由于硬件限制，AMMW全息图像空间分辨率一般较低，而隐匿物品种类繁多且大多数尺寸较小，给准确检测与定位带来挑战；另一方面，处理三维数据带来巨大的计算压力，使得实时检测并非易事。为降低计算成本，提高检测速度，大多数方法首先沿深度方向取最大值投影，再针对投影所得的二维正视图进行检测。但是本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种毫米波三维全息图像隐匿物品检测方法，其特征在于，所述毫米波三维全息图像隐匿物品检测方法至少包括：/nS1)对目标进行毫米波扫描，获得原始三维全息图像；/nS2)对所述原始三维全息图像进行高通滤波获取前景图像；/nS3)对所述前景图像进行体素化，使用每个体素格中各点特征的均值作为对应体素格的特征；/nS4)将体素化后的三维图像馈入三维特征提取器，通过稀疏3D卷积及子流形稀疏3D卷积对三维图像进行降采样并提取低层次三维空间几何特征，再使用子流形稀疏3D空洞卷积获取长程上下文信息提取高层次语义特征，输出四维张量；/nS5)将所述四维张量变换为三维张量，馈入区域候选网络进行分类任务及边界框回归...

【技术特征摘要】
1.一种毫米波三维全息图像隐匿物品检测方法，其特征在于，所述毫米波三维全息图像隐匿物品检测方法至少包括：
S1)对目标进行毫米波扫描，获得原始三维全息图像；
S2)对所述原始三维全息图像进行高通滤波获取前景图像；
S3)对所述前景图像进行体素化，使用每个体素格中各点特征的均值作为对应体素格的特征；
S4)将体素化后的三维图像馈入三维特征提取器，通过稀疏3D卷积及子流形稀疏3D卷积对三维图像进行降采样并提取低层次三维空间几何特征，再使用子流形稀疏3D空洞卷积获取长程上下文信息提取高层次语义特征，输出四维张量；
S5)将所述四维张量变换为三维张量，馈入区域候选网络进行分类任务及边界框回归任务，得到隐匿物品在所述原始三维全息图像沿深度方向投影所得的正视图上的边界框及置信度。


2.根据权利要求1所述的毫米波三维全息图像隐匿物品检测方法，其特征在于：网络训练过程中将所述正视图中的边界框作为监督信息，各边界框真值在深度方向上的参数设为相同的先验值。


3.根据权利要求2所述的毫米波三维全息图像隐匿物品检测方法，其特征在于：所述分类任务的损失函数满足如下关系式：
LFL(p,p*)＝-αp*(1-p)γlog(p)-(1-p*)(1-α)pγlog(1-p)；
其中，p为预测置信度；p*为置信度真值；α及γ为损失函数的超参数。


4.根据权利要求3所述的毫米波三维全息图像隐匿物品检测方法，其特征在于：在边界框回归任务中，对边界框偏移进行编码，满足如下关系式：
tx＝(x-xa)/da，ty＝(y-ya)/da，
tw＝log(w/wa)，th＝log(h/ha)，






其中，为锚框对角线的长度；x和y为边界框中心坐标的预测值，xa和ya为边界框中心坐标的锚框值，x*和y*为边界框中心坐标的真值；w为边界框宽度的预测值，wa为边界框宽度的锚框值，w*为边界框宽度的真值；h为边界框高度的预测值，ha为边界框高度的锚框值，h*为边界框高度的真值；tx和ty为边界框中心坐标的预测值相对于锚框值的偏移，和为边界框中心坐标的真值相对于锚框值的偏移；tw为边界框宽度的预测值相对于锚框值的偏移，为边界框宽度的真值相对于锚框值的偏移；th为边界框高度的预测值相对于锚框值的偏移，为边界框高度的真值相对于锚框值的偏移。


5.根据权利要求4所述的毫米波三维全息图像隐匿物品检测方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴亮，李怀乾，杨明辉，钱蓉，孙晓玮，
申请(专利权)人：中国科学院上海微系统与信息技术研究所，
类型：发明
国别省市：上海;31