基于改进胶囊网络的X射线图像违禁品检测
苗硕1
李新伟1
杨艺1
王科平1
崔科飞2
1.河南理工大学 河南省煤矿装备智能检测与控制重点实验室,河南 焦作 4540002.郑煤机液压电控有限公司,河南 郑州 450016
摘要：针对X射线图像违禁品检测中存在的漏检和误检问题,提出基于改进胶囊网络的模型(DMF and SE Capsule)用于X射线图像违禁品检测.该模型在传统胶囊网络的基础上增加了特征增强(dilated convolution multi-scale feature fusion,DMF)模块和特征筛选(squeeze-and-excitation block,SE)模块.首先使用特征增强模块提取图像特征,通过增加空洞卷积层,并且将所得的高低层语义特征进行拼接融合,从而得到丰富的特征信息;然后再用特征筛选模块,以挤压激励的方式将得到的特征进行筛选;最后再经过网络的胶囊层,从而完成对违禁品的检测.为了验证模型对复杂场景下X射线图像中违禁品的检测能力,在SIXray数据集上进行实验,模型的检测准确率达到79.254%,与原始的胶囊网络(71.350%)相比提升了7.904%,因此,改进模型的检测能力提升明显.
关键词：违禁品检测胶囊网络空洞卷积多特征融合特征筛选
分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家重点研发计划(2018YFC0604502)河南省科技攻关计划项目(192102210099)河南省科技攻关计划项目(212102210390)
论文发表日期：2023-06-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 129-136 )
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