一种基于深度学习的太赫兹危险品检测方法专利查询专利号|摘要-满商公司网

一种基于深度学习的太赫兹危险品检测方法

基本信息

申请号	CN201810654761.7	申请日	-
公开（公告）号	CN109001833A	公开（公告）日	2018-12-14
申请公布号	CN109001833A	申请公布日	2018-12-14
分类号	G01V8/10;G06F17/30;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08	分类	测量；测试;
发明人	张凯歌;龚亚樵;赵广州;李世龙;王虎	申请（专利权）人	天和防务技术（北京）有限公司
代理机构	西安亿诺专利代理有限公司	代理人	康凯
地址	100043 北京市石景山区实兴大街30号院16号楼6层606室
法律状态	-

摘要

一种基于深度学习的太赫兹危险品检测方法，属于危险品检测方法领域，其特征在于：构建危险品样本图像数据库，将图像处理成适合训练和测试的相同大小灰度图像；训练CNN神经网络模型，生成最终网络模型并进行测试；进行危险品检测，采用太赫兹设备采集待检测物体的太赫兹图像，用CNN神经网络模型对采集的待检测物体的太赫兹图像进行检测，获得检测结果；同时将采集到的待检测物体的太赫兹图像加入危险品样本图像数据库。通过CNN神经网络直接对样本图像进行训练和学习，降低了选择网络参数的复杂度，能够直接学习样本图像数据的显著特征，因此能够解决图像分类、模式识别；提高安检人员的工作效率，减少工作人员的工作量，适用于较大人流的安检。