[發明專利]平面安檢系統的掃描方法、安檢系統及存儲介質有效
| 申請號: | 201911134885.3 | 申請日: | 2019-11-19 |
| 公開(公告)號: | CN110989022B | 公開(公告)日: | 2022-04-01 |
| 發明(設計)人: | 王俊龍;安國雨;田秀偉 | 申請(專利權)人: | 中國電子科技集團公司第十三研究所 |
| 主分類號: | G01V8/00 | 分類號: | G01V8/00;G01S7/02 |
| 代理公司: | 石家莊國為知識產權事務所 13120 | 代理人: | 付曉娣 |
| 地址: | 050051 *** | 國省代碼: | 河北;13 |
| 權利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 平面 安檢 系統 掃描 方法 存儲 介質 | ||
1.一種平面安檢系統的掃描方法,其特征在于,所述安檢系統包括:第一平面掃描開關陣列和第二平面掃描開關陣列,所述掃描方法包括:
通過所述安檢系統中的第一平面掃描開關陣列對待測人體的正面進行從左方到右方的平面掃描或者從右方到左方的平面掃描,獲得第一平面掃描信號;
通過所述安檢系統中的第二平面掃描開關陣列對待測人體的背面進行從上方到下方的平面掃描或者從下方到上方的平面掃描,獲得第二平面掃描信號;
根據獲得的第一平面掃描信號和第二平面掃描信號獲得掃描結果;
其中,所述根據獲得的第一平面掃描信號和第二平面掃描信號獲得掃描結果包括:
根據所述第一平面掃描信號生成正面圖像;
根據所述第二平面掃描信號生成背面圖像;
將所述正面圖像和背面圖像進行融合增強處理,獲得掃描結果;
其中,所述將所述正面圖像和背面圖像進行融合增強處理,獲得掃描結果包括:
構建級聯的三級神經網絡模型,其中,第一級神經網絡為雙輸入神經網絡;
通過訓練樣本集中的訓練樣本對構建的三級神經網絡模型進行訓練,獲得訓練后的三級神經網絡模型;
將正面圖像和背面圖像輸入訓練后的三級神經網絡模型,第二級神經網絡的輸出為掃描結果;
其中,所述通過所述安檢系統中的第一平面掃描開關陣列對待測人體的正面進行從左方到右方的平面掃描或者從右方到左方的平面掃描,獲得第一平面掃描信號包括:
通過所述安檢系統中的第一平面掃描開關陣列中的發射天線陣列發射步進連續毫米波信號,并通過所述安檢系統中的第一平面掃描開關陣列中的接收天線陣列接收與所述步進連續毫米波信號對應的第一掃描信號;
將接收到當前第一掃描信號的掃描開關陣列的編號和當前第一掃描信號的接收序號作為當前第一掃描信號的坐標;
在第一平面掃描結束后,根據第一平面掃描的方向和每個第一掃描信號的坐標生成第一平面掃描信號;
所述通過訓練樣本集中的訓練樣本對構建的三級神經網絡模型進行訓練,獲得訓練后的三級神經網絡模型包括:
第一次迭代訓練過程:
將訓練樣本集中的樣本圖像對輸入第一級神經網絡,獲得第一級輸出圖像,其中,所述樣本圖像對包括:成對的正面圖像和背面圖像;
將第一級輸出圖像輸入第二級神經網絡,獲得第二級第一輸出圖像,將第二級第一輸出圖像的標簽設為0;
將高清樣本集中的高清圖像的標簽設為1,將高清圖像和第二級第一輸出圖像訓練第三級神經網絡,獲得本次訓練后的第三級神經網絡;
將樣本圖像對輸入第二級神經網絡,獲得第二級第二輸出圖像,將第二級第二輸出圖像的標簽設為1,輸入本次訓練后的第三級神經網絡;
將所述本次訓練后的第三級神經網絡的參數設置為不更新,反向訓練第二級神經網絡,獲得本次訓練后的第二級神經網絡;
獲取第一級神經網絡的損失函數,并基于第一級神經網絡的損失函數反向訓練第一級神經網絡,獲得本次訓練后的第一級神經網絡。
2.如權利要求1所述的平面安檢系統的掃描方法,其特征在于,所述通過所述安檢系統中的第二平面掃描開關陣列對待測人體的背面進行從上方到下方的平面掃描或者從下方到上方的平面掃描,獲得第二平面掃描信號包括:
通過所述安檢系統中的第二平面掃描開關陣列中的發射天線陣列發射步進連續毫米波信號,并通過所述安檢系統中的第二平面掃描開關陣列中的接收天線陣列接收與所述步進連續毫米波信號對應的第二掃描信號;
將接收到當前第二掃描信號的掃描開關陣列的編號和當前第二掃描信號的接收序號作為當前第二掃描信號的坐標;
在第二平面掃描結束后,根據第二平面掃描的方向和每個第二掃描信號的坐標生成第二平面掃描信號。
該專利技術資料僅供研究查看技術是否侵權等信息,商用須獲得專利權人授權。該專利全部權利屬于中國電子科技集團公司第十三研究所,未經中國電子科技集團公司第十三研究所許可,擅自商用是侵權行為。如果您想購買此專利、獲得商業授權和技術合作,請聯系【客服】
本文鏈接:http://www.szxzyx.cn/pat/books/201911134885.3/1.html,轉載請聲明來源鉆瓜專利網。





