本文旨在研究實現(xiàn)安檢中管制物品的自動檢測,從而提高安檢效率,一定程度上節(jié)省人力資源的浪費,管制物品自動檢測可以歸結(jié)為一個目標檢測問題,如今深度學(xué)習(xí)在各個領(lǐng)域獲得良好效果和廣泛應(yīng)用,促使目標檢測算法研究取得了飛速發(fā)展,本文專門構(gòu)建了針對管制物品的數(shù)據(jù)集（SDCI2018）,重點研究采用深度學(xué)習(xí)方法進行目標檢測的算法SSD和YOLOv3在管制物品檢測中的應(yīng)用以及根據(jù)實際需要進行一系列相關(guān)改善措施來提升在安檢X光片這些特殊目標上的檢測效果,最終構(gòu)建管制物品自動檢測系統(tǒng)滿足應(yīng)用。在SSD算法研究中,針對其對安檢圖片檢測存在小目標漏檢、誤檢等問題,本文通過對圖片分區(qū)域檢測和特征融合的目標檢測算法來有效改善小目標檢測效果;并且采用多個角度旋轉(zhuǎn)等策略對數(shù)據(jù)集進行擴增,其中由于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)沒有旋轉(zhuǎn)不變性,所以角度旋轉(zhuǎn)處理采用離線方式,從而實現(xiàn)對整個數(shù)據(jù)集進行成倍擴增,而其他預(yù)處理數(shù)據(jù)增廣方式包括鏡像、形變、亮度、對比度、混合、加噪、顏色空間變換等處理方式則在訓(xùn)練時采用隨機變換來增加數(shù)據(jù)多樣性擾動;接著在Single Shot MultiBox Detector（SSD）算法的基礎(chǔ)上,利用多尺度特征融合... 

【文章來源】：江西理工大學(xué)江西省

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖像鏡像（左為原圖，右為變換后）

圖像尺度變換（左為原圖，右為變換后）

圖3.3 圖像尺度變換（左為原圖，右為變換后） 3) 平移 對圖像進行水平或垂直平移，一般指定一個平移范圍，變換函數(shù)在指定范圍內(nèi)進行隨機采樣，令長寬分別平移對應(yīng)長度，也可保持移動距離一致，如圖 3.4。

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3238668