[发明专利]一种基于太赫兹图像的危险品检测方法、装置及设备

权利要求书

1.一种基于太赫兹图像的危险品检测方法，其特征在于，包括：

获取危险品的太赫兹图像；

利用SRCNN对所述太赫兹图像进行超分辨率重构，得到高分辨率图像；

将所述高分辨率图像输入CornerNet，得到危险品检测结果。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用SRCNN对太赫兹图像进行超分辨率重构，得到高分辨率图像，包括：

对所述太赫兹图像进行划分，得到图像块集合；

确定所述图像块集合中各个图像块对应的初始高维向量，并将所述初始高维向量非线性映射到目标高维向量；

根据所述图像块集合中各个图像块的所述目标高维向量，生成高分辨率图像。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述高分辨率图像输入CornerNet，得到危险品检测结果，包括：

利用CornerNet中的沙漏网络对所述高分辨率图像进行特征提取，得到特征图；

将所述特征图分别输入CornerNet中的左上角预测模块和右下角预测模块，得到热图、嵌入向量、偏置量；

根据所述嵌入向量，利用CornerNet中的嵌入层对所述热图和所述偏置量进行处理，得到危险品的矩形检测框。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述嵌入向量，利用CornerNet中的嵌入层对所述热图和所述偏置量进行处理，得到危险品的矩形检测框，包括：

确定所述热图中概率值最大的角点坐标；

根据所述偏置量，对所述角点坐标进行修正，并将修正后的角点坐标映射到所述高分辨率图像；

根据所述嵌入向量，利用CornerNet中的嵌入层对映射后的高分辨率图像进行处理，得到一组目标角点坐标，该组目标角点坐标包括左上角点坐标和右下角点坐标；

根据该组目标角点坐标，确定所述危险品的矩形检测框。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述利用CornerNet中的嵌入层对映射后的高分辨率图像进行处理，得到一组目标角点坐标，包括：

利用CornerNet中的嵌入层对映射后的高分辨率图像进行处理，根据目标损失函数确定一组目标角点坐标，所述目标损失函数为：

L＝L_det+αL_pull+βL_push+γL_off

其中，L_det为所述热图的损失值，L_pull为所述嵌入层的角点组合损失值，L_push为所述嵌入层的角点分离损失值，L_off为所述偏移量的损失值，α，β，γ均为超参数。

6.如权利要求1-5任意一项所述的方法，其特征在于，在所述将所述高分辨率图像输入CornerNet，得到危险品检测结果之后，还包括：

根据所述危险品检测结果，在检测到危险品时生成报警信息。

7.一种基于太赫兹图像的危险品检测装置，其特征在于，包括：

图像获取模块：用于获取危险品的太赫兹图像；

图像重构模块：用于利用SRCNN对所述太赫兹图像进行超分辨率重构，得到高分辨率图像；

危险品检测模块：用于将所述高分辨率图像输入CornerNet，得到危险品检测结果。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述图像重构模块包括：

图像划分单元：用于对所述太赫兹图像进行划分，得到图像块集合；

映射单元：用于确定所述图像块集合中各个图像块对应的初始高维向量，并将所述初始高维向量非线性映射到目标高维向量；

生成单元：用于根据所述图像块集合中各个图像块的所述目标高维向量，生成高分辨率图像。