CN112183583A - 一种注意力导向的太赫兹图像中的小目标检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种注意力导向的太赫兹图像中的小目标检测方法，属于目标检测技术领域。本发明首先收集太赫兹图像数据集，对收集到的数据集进行标注处理，并删除其中无效的图像。然后利用深度学习中目标检测领域的方法搭建目标检测框架，利用上述数据集在YOLO v4目标检测中进行训练并记录相关训练和检测结果。最后针对太赫兹图像的特点和实际应用场景中的需要，对太赫兹数据集进行数据增强处理并对YOLO v4检测框架进行优化，在相同的数据集上进行训练后对比原框架的检测效果。本发明能够有效减少工作人员的工作量，降低了人工成本，实现了自动、高效的检测过程。
Description
技术领域
本发明涉及一种注意力导向的太赫兹图像中的小目标检测方法，属于目标检测技术领域。
背景技术
太赫兹成像是成像技术领域中的最新产品。传统的筛查系统(例如X射线机和金属探测器)不具备识别某些潜在威胁材料的能力，包括陶瓷手枪，塑料手枪等。金属探测器只能探测到诸如手枪和小刀之类的金属目标。无毒材料(玻璃，带扣)和恐怖物品之间存在实际差异。这样就产生了很多错误的预警。太赫兹技术具有穿透力强，能量低，连贯性等独特特征。在安全检查领域，太赫兹技术将发展越来越多的功能。太赫兹光子能量仅为4.1毫电子伏特。与X射线相比，它对人体安全。与红外相比，太赫兹对热本底不敏感。太赫兹辐射对塑料，纸板，纺织品和其他包装材料也具有很强的穿透力。目前，被动太赫兹成像的速度高达每秒10帧，并且在将来会更快。
被动式太赫兹人体安检仪为被动式探测，也就是探测时无需人员主动配合，设备自行完成对过往人群的探测。当设备安装启动后，将探测的图像信息实时地传输后后台屏幕上，如果被检人员体内携带了物品，后台屏幕的图像显示区域将在人体的某个部位上标注出矩形方框，以告知或提示安检人员被探测人员身体某一部位携带了物品。这对于特殊人群或特殊情况来说，被探测的人员可能不知道自己正在接受安全检查，这即可以让安检人员更好地完成对目标群体的检查，又能降低被检人员的顾虑和投诉。由于整个安全检查过程完全依赖设备，使用者并不需要在安检过程上部署工作人员，在应用中可以大大降低安检人员部署数量，可谓是开启了人体安检2.0时代的大门；另一方面，该安检全过程几乎不需要耗时。
因此，基于太赫兹技术的成像系统将成为安全检测的有效手段，它可以作为传统手段的强大补充，非常适合机场、火车站、汽车站、商场等人流众多的公共场所，以及政府部门、重要会议和大型活动等特殊环境的应用。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种注意力导向的太赫兹图像中的小目标检测方法，以用于解决被动式太赫兹安检仪所需人员多、工作繁琐、花费时间多效率低下等现象，实现了自动、高效的检测过程，有效地提高了安检速度。
本发明的技术方案是：一种注意力导向的太赫兹图像中的小目标检测方法，具体步骤为：
Step1：首先收集太赫兹图像数据集，对收集到的数据集进行标注处理，删除其中无效的图像，并利用上述数据集在YOLO v4目标检测中进行训练并记录相关训练和检测结果。
Step2：对太赫兹数据集进行数据增强处理，将每个图像中的所有小对象复制并粘贴到随机位置多次，来增多数据集中小目标的数量。
Step3：将高层特征图和具有局部描述信息的低层高分辨率特征图进行拼接，利用底层特征图对小目标进行检测。
Step4：针对太赫兹图像的特点和实际应用场景中对小目标检测的需要，在YOLOv4检测框架的基础上加入注意力机制。
对收集到的7711张太赫兹图片进行标注，并删除其中无效的图像。标注过程中将待检测检测分为三类，分别为person、phone和knife。其中每张图片都至少存在一个待检测物体，为person类，部分图片中包含全部三类待检测物体。
利用标注后的数据集送入YOLO v4目标检测框架中进行网络模型的训练，记录训练后的结果以及该模型在测试集中的检测效果。
本发明的有益效果是：解决了传统筛查系统所需人员多、工作繁琐、花费时间多效率低下等现象，实现了自动、高效的检测过程，有效地提高了安检速度和精度，同时该方法能够有效减少工作人员的工作量，降低了人工成本。
附图说明
图1是本发明流程图；
图2是对太赫兹数据集中的object采用k-means聚类的结果图；
图3是对太赫兹图像的数据增强操作结果对比图；
图4是修改后的特征增强模块图；
图5是Attention-guided YOLO v4目标检测框架中的注意力机制模块图；
图6是YOLOv4在太赫兹图像上的检测图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式，对本发明作进一步说明。
如图1-6所示，一种注意力导向的太赫兹图像中的小目标检测方法，具体步骤为：
首先收集太赫兹图像数据集，对收集到的数据集进行标注处理，并删除其中无效的图像。收集了7711张以室内为成像环境的被动太赫兹图像，降低了背景的干扰，所有图像均以人为主体，其中人体图像中也包含着一些隐藏物体如刀和手机等。
为了规划自己的数据，减少出错的可能性，先给自己的图片编一个合理的序号，比如0001～0999。
对收集到的被动太赫兹图像制作VOC格式的xml的标注文件，标注出隐藏物品的位置，标注工具为LabelImg。
将VOC格式的xml文件转换成YOLO格式的txt文件。
在目录下新建VOC2007，并在VOC2007下新建Annotations，ImageSets和JPEGImages三个文件夹。在ImageSets下新建Main文件夹。
将自己的数据集图片拷贝到JPEGImages目录下，JPEGImages文件夹下存放图片数据集，包括训练、测试加验证的所有图片。
ImageSets文件夹下存放图片名称，分为训练、测试和验证集。
labels文件夹下存放图片的标签，包括训练、测试加验证的所有标签。
bounding box的初始尺寸：
Anchor box的确定。这个先验框不同于之前Faster-Rcnn和SSD那样人工设定，在yolo_v2和yolo_v3中，都采用了对图像中的object采用k-means聚类。
YOLOv3网络在三个特征图中分别通过(4+1+c)k个大小为11的卷积核进行卷积预测，k为预设边界框的个数(k默认取3)，c为预测目标的类别数，其中4k个参数负责预测目标边界框的偏移量，k个参数负责预测目标边界框内包含目标的概率，ck个参数负责预测这k个预设边界框对应c个目标类别的概率。图2展示了目标边界框的预测过程。
下面为太赫兹数据集聚类后的候选框尺寸：
33,34,59,38,55,66,139,43,236,345,288,350,328,347,357,355,398,360
YOLOv4是一个平衡精度和速度的算法。大的模型，例如Mask-RCNN和Cascade R-CNN在比赛中可以霸榜，但速度太慢；小的模型速度快，但精度又不高。另外，当今的不少模型因为太大，需要很多GPU进行并行训练，而YOLOv4可以在一块普通的GPU上完成训练，同时能够达到实时性，从而能够在生产环境中部署。一个完整的YOLOv4由以下三部分组成：CSPDarknet53(backbone)+SPP+PAN(Neck，也就是特征增强模块)+YoloV3组成。
为了提高小目标在整个数据集中的占比，平衡大小目标的数量。首先删除只含有目标是人的图像，并将每个图像中的所有小对象复制并粘贴到随机位置多次来增多数据集中小目标的数量，通过这种数据增强方式我们可以增强对小目标的检测性能。如图3所示，先将图像中的刀和手机复制一份，然后将其随机放置在可能出现的位置，以此来增多数据集中小目标的数量，平衡大小目标之间的数量关系。此过程后需要对图像重新进行标注。
注意力机制其实包含两个部分：(1)注意力机制需要决定整段输入的哪个部分需要更加关注；(2)从关键的部分进行特征提取，得到重要的信息。
按照注意力作用的特征形式，注意力机制可以分为基于通道的注意力和基于空间的注意力。基于通道的注意力机制建模的是特征的重要性；基于空间的注意力机制建模的则是位置的重要性。空间域是忽略了通道域中的信息，将每个通道中的图片特征同等处理，这种做法会将空间域变换方法局限在原始图片特征提取阶段，应用在神经网络其他层的可解释性不强。而通道域的注意力是对一个通道内的信息直接全局平均池化，而忽略每一个通道内的局部信息。
Attention-guided YOLO v4充分利用了通道注意力和空间注意力模块，并将二者的优势相结合，在网络主干卷积层后面、每个YOLO检测层前加入注意力模块。下面是CBAM注意力模块。
在VOC2007下新建test.py文件夹，生成四个文件：train.txt,val.txt,test.txt和trainval.txt。
修改自己的cfg文件优化器以及数据扩充：即每层的yolo之前的那个convolutional层都要修改filters的数目，filters＝anchors_num*(classes_num+5),anchors_num为3，classes_num为3，修改yolo中classes的数目。注意是每个yolo和yolo前的convolutional层都做相同的修改。random为多尺度训练，1为打开多尺度训练。
因为是训练，所以注释Testing打开Training。
其中batch＝64，每batch个样本更新一次参数。
Subdivisions＝16，如果内存不够大，将batch分割为subdivisions个子batch，每个子batch的大小为batch/subdivisions。
momentum＝0.9，运动的累积，历史记录对权重的进一步变化有多大的影响(优化程序)
Learning_rate＝0.0001，初始学习率设置为0.0001。
Burn_in＝1000，学习率的控制参数。
Max_batches＝50200，迭代的次数，到50200的时候停止训练。
Policy＝steps，学习率的变动策略。
Steps＝10000,45000，学习率变动步长，在迭代10000次和45000的时候改变学习率的大小。
Scales＝0.3,0.5，学习率变动因子，在迭代10000次的时候，学习率变为原来的0.3，在45000次的时候变为原来的0.5。
angle＝0-在训练过程中随机旋转图像(仅限分类)
saturation＝1.5-在训练过程中随机改变图像的饱和度
exposure＝1.5-训练期间随机改变曝光(亮度)
hue＝.1-在训练过程中随机更改色调(颜色)
修改data/voc.names为带检测的类别：person、phone、knife
在NVIDIA RTX2060 GPU上训练，使用CUDNN进行加速，YOLO v4模型用了22个小时。
以上结合附图对本发明的具体实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。
Claims (1)
1.一种注意力导向的太赫兹图像中的小目标检测方法，其特征在于：
Step1：首先收集太赫兹图像数据集，对收集到的数据集进行标注处理，删除其中无效的图像，并利用上述数据集在YOLO v4目标检测中进行训练并记录相关训练和检测结果；
Step2：对太赫兹数据集进行数据增强处理，将每个图像中的所有小对象复制并粘贴到随机位置多次，来增多数据集中小目标的数量；
Step3：将高层特征图和具有局部描述信息的低层高分辨率特征图进行拼接，利用底层特征图对小目标进行检测；
Step4：针对太赫兹图像的特点和实际应用场景中对小目标检测的需要，在YOLO v4检测框架的基础上加入注意力机制。
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| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
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Application publication date: 20210105 |