基于改进YOLOv5s的人体安检图像检测方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了基于改进YOLOv5s的人体安检图像检测方法，包括如下步骤：采集实时的太赫兹人体安检图像；利用中值滤波算法和对数非线性变换算法，对太赫兹人体安检图像进行预处理；对预处理后的太赫兹人体安检图像进行标注，基于标注后的太赫兹人体安检图像，获取数据集；构建改进YOLOv5s网络模型；基于数据集对改进YOLOv5s网络模型进行训练；基于训练后的改进YOLOv5s网络模型，获得太赫兹人体安检图像检测结果。本发明专利技术具有较好的准确率和实时性，满足太赫兹人体安检系统对可疑目标检测的要求。要求。要求。

【技术实现步骤摘要】
基于改进YOLOv5s的人体安检图像检测方法及系统


[0001]本专利技术属于太赫兹成像
，尤其涉及基于改进YOLOv5s的人体安检图像检测方法及系统。

技术介绍

[0002]太赫兹波，是一种介于红外线与微波之间的频率范围在0.1THz～10THz内的电磁波，现阶段普遍研究0.1THz～0.4THz频段。太赫兹成像技术可以获取更高成像精度，在生物医学、无线通信、环境监测以及安全检查等各个领域都有广泛应用。在安检领域，太赫兹成像系统具有能穿透衣物、塑料和纸张等材料，探测金属、液体、陶瓷和粉末等材质物品的独特优势，可用于隐蔽目标的可视化且不涉及隐私问题。相较于传统的X射线，太赫兹辐射的光子能量低，而且被动式太赫兹系统仅接收外界的电磁波能量，不会在生物组织中产生电离而造成人体伤害，逐渐开始被运用到机场、火车站、地铁或重要会议入口等场所的人体安全检测。被动太赫兹成像目前的速度可达每秒10帧，未来甚至会更快，这对人体安全检查的速度和准确性提出了更高的要求。
[0003]近年来，在计算机视觉领域，深度学习技术已取得显著成果。相较于传统目标检测本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于改进YOLOv5s的人体安检图像检测方法，其特征在于，包括以下步骤：采集实时的太赫兹人体安检图像；利用中值滤波算法和对数非线性变换算法，对所述太赫兹人体安检图像进行预处理；对预处理后的所述太赫兹人体安检图像进行标注，基于标注后的所述太赫兹人体安检图像，获取数据集；构建改进YOLOv5s网络模型；基于所述数据集对所述改进YOLOv5s网络模型进行训练；基于训练后的所述改进YOLOv5s网络模型，获得所述太赫兹人体安检图像检测结果。2.根据权利要求1所述的基于改进YOLOv5s的人体安检图像检测方法，其特征在于，对所述太赫兹人体安检图像进行预处理的方法为：利用所述中值滤波算法，对所述太赫兹人体安检图像进行去噪处理；利用所述对数非线性变换算法，对去噪处理后的所述太赫兹人体安检图像进行增强处理。3.根据权利要求1所述的基于改进YOLOv5s的人体安检图像检测方法，其特征在于，对预处理后的所述太赫兹人体安检图像进行标注的方法为：使用LabelImg软件制作标签；基于所述标签，对预处理后的所述太赫兹人体安检图像进行手工标注。4.根据权利要求1所述的基于改进YOLOv5s的人体安检图像检测方法，其特征在于，所述改进YOLOv5s网络模型的构建方法为：以YOLOv5s网络模型为基础模型；在所述YOLOv5s网络模型的主干网络中引入坐标注意力机制，更换深度可分离卷积网络；在所述YOLOv5s网络模型的连接网络中引入加权双向特征金字塔网络；在所述YOLOv5s网络模型中，使用α
‑
CIoU作为边框回归损失函数；最终获得所述改进YOLOv5s网络模型。5.基于改进YOLOv5s的人体安检图像检测系统，其特征在于，包括：采集模块、预处理模块、...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄文准，石钏，赵正阳，黄磊，
申请(专利权)人：西京学院，
类型：发明
国别省市：