公开(公告)号：CN117745575A

公开(公告)日：2024-03-22

申请号：CN202311775060.6

申请日：2023-12-21

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 桂术亮 ,  田海涛 ,  田增山 ,  李泽 ,  刘凯凯

IPC: G06T5/70 ,  G06T7/11 ,  G06T7/136 ,  G06N3/096 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明提出了一种毫米波安检雷达图像自适应去噪与危险品精准检测方法。首先，使用数据增强操作对毫米波雷达图像样本扩充，获得初始样本集。其次，利用雷达图像熵自适应地选取二值化阈值和离群值滤波系数并以此分别进行图像二值化滤波和离群值滤波，实现自适应去噪。然后，将初始样本集进行自适应去噪，利用去噪后的样本集构建训练数据集并使用迁移学习的方法训练深度学习网络。最后，对待检测目标进行自适应去噪获取降噪图像，输入到深度学习网络获取危险品的边界框和类别标签，实现危险品检测。利用本发明所提方法可以有效降低雷达图像中的噪声，并在样本数据较少的情况下实现危险品的高精度检测。