一种目标粘连的图像分割方法

旅客携带物品经过X射线检查是目前机场较常用的安全检测方法,由于鞋内易于夹带违禁品,所以鞋必须单独进行X射线检查.能否从X射线安检图像中完整地将鞋分割出来直接影响后续对鞋内违禁品的特征提取及判定.在X图像中,两只鞋经常有粘连在一起的情况,很难将两只鞋完全地分开,该文设计了一种基于数学形态学的X射线粘连鞋图像分割方法.仿真实验证明,该方法能够有效地对各类X射线鞋图像进行准确分割.     

文本性的盛宴：美国汉学现当代文学研究的亮点和拐点

由于传统焊缝区域检测算法难以准确提取模糊和对比度低的厚钢管焊缝区域,提出一种新的基于鲁棒PCA模型的焊缝区域检测算法,该算法能克服传统方法的不足,并能准确提取焊缝区域.首先,收集一序列X射线图像,并对其进行空域对齐及亮度归一化预处理.其次,计算得到系列图像的背景图像,并将背景图像与待测试X射线图像张成一个观测矩阵.最后,使用鲁棒PCA算法对观测矩阵进行低秩与稀疏分解,测试图像中的不均匀强度及噪声被消除,焊缝区域被凸显出来,通过全局阈值可将焊缝区域较好地分割出来.实验结果表明,该算法能较大地消除厚钢管X射线图像中噪声及不均匀强度分布带来的干扰、同时增强模糊的焊缝边缘及对比度低的区域,相比传统焊缝区域检测算法,具有更高的检测灵敏度(0.952)和精度(0.989),能更好地将模糊和对比度低的焊缝区域完整检测出来.     

一种新型X射线安检图像增强算法

针对X射线安检图像噪声大、对比度低和边缘不清晰等特点,提出一种基于对比度受限自适应直方图均衡化(CLAHE)变换和图像灰度最大值融合的双重能量X射线图像增强算法。首先,应用CLAHE变换分别对高能和低能X射线图像分别进行处理得到初步增强结果;然后采用空域灰度值最大融合算法融合经过CLAHE变换后的高能和低能X射线图像从而得到最终增强X射线图像。实验结果表明该算法能更有效地提高双重能量X射线图像的对比度,显著改善图像质量。     

结合异常检测的X射线安检图像识别方法

针对Faster R-CNN模型对X射线安检图像中危险品检测准确率低、误检率高的问题,提出了一种前置预分类头部的X射线安检图像检测网络(pre-classification Faster R-CNN,PC-Faster R-CNN)。该模型在骨干网络之后,区域建议网络(Region Proposal Networks, RPN)之前新增一个预分类模块先对X射线安检图像进行异常检测,提高模型对正常图像的识别能力;同时引入兴趣区域对齐(RoIAlign)模块,减小兴趣区域池化层(RoIPooling)引起的量化误差,进而提升Faster R-CNN的检测性能。新模型将浅层卷积层的低级边缘特征输入到预分类模块,使其学习正常图像的高级语义特征,从而改善整个模型的识别性能。实验结果表明,与原始的Faster R-CNN相比,本文模型对危险品的检测精度提升了9.03%,误检率降低了24.03%;同时预分类头部使得模型较大地提高了检测效率,比原始的Faster R-CNN提升了44.54%。     

实用专利

X光物品检查图象存储和回放装置专利号：99203690．9该X光物品检查图象存储和回故装置,可作为X射线物品安全检查系统的配套设备。它包括有微机、专用控制卡、图象采集卡、外围电路和专用键盘。它在对X射线安全检查系统不做大的变动的前提下,即可实现被检查物品图象的自动或手动存储和图象信息历史记录的回故。具有安装简单、操作方便、回放迅速和价格便宜的优点。可供海关、民航和铁路等部门广泛应用的X射线安全检查系统配套使用。联系地址：（15000）哈尔滨工程大学科研处成果科联系人：刘淑华联系电话：（0451）2519745手机米离报警器…     

多视角X射线安检技术实验环境的完善设计

针对目前对多视角X射线安检技术进行研究的实际实验装置的优缺点,提出一种对多视角X射线安检技术进行研究的模拟系统,并对模拟系统的具体设计提出详细的构想。本系统的建立为多视角X射线安检技术研究提供了一个快速高效的实验环境,是多视角X射线安检技术研究得以顺利进行的有力保证。     

基于改进YOLOv5的X射线图像危险品检测

目前安检甄别工作主要依靠人工完成,但巨大的工作量使自动安检成为必然趋势。为了在保证精度的前提下轻量化模型,并进一步克服X射线安检图像存在物品重叠遮挡、背景干扰严重等问题,提出了一种基于YOLOv5的改进模型。该模型采用Ghost模块对原模型进行剪枝处理;引入坐标注意力机制,使网络在训练中更好地聚焦危险品,生成更具分辨性的特征;采用传统数据增强策略与Mixup数据增强策略相结合的方式来改善模型的泛化能力和鲁棒性。实验结果表明：改进模型的参数量和模型大小比原模型分别减少了17.3%、16.1%,改进模型在SIXray和OPIXray数据集上的平均精度均值(mAP)比原模型分别提高了2.3%、5.7%。所提出模型在轻量化的同时能够进一步提高检测能力,满足实时检测要求,具有较好的应用价值。     

双能X射线检测技术的能谱滤波参数优化设计

提出了使用金属片过滤高能X射线的方法,并采用蒙特卡罗方法模拟双能X射线检测系统,结合建立的代价函数确定最佳滤波金属材料与金属片厚度.利用X射线安检机进行测试,结果表明使用本文提出的金属滤波方法及优化的滤波参数显著提高了X射线双能检测系统的性能,证明了该方法的有效性.     

光电二极管在物理中的应用

在高能物理中对放射性射线和粒子的探测十分重要,探测方法有很多种,文章介绍了用光电二极管检测软X射线和γ射线的两种探测方法:直接探测法和间接探测法,并以大光敏面光电二极管为例讨论了光电二极管与电荷放大器的耦合,对增益和噪声也做了相应的分析。     

安检对人体有危害?

<正>"安检X光机辐射剂量很小,安检门不产生电离辐射,太赫兹人体安检仪只接收辐射,因此乘客应有积极的心态去面对安检"2015年5月15日,成都有位女子乘地铁时,拒绝安检并将安检员推下楼梯致其昏厥,女子被拘10天。事实上,排斥安检的人不少,只是没这个女子做得极端。这些人之所以排斥安检,原因之一是对安检仪器原理不了解,内心存有顾虑。那么,这些常用的和目前最先进的安检设备,真的对人体有危害?     

X射线机40-300kV管电压下对绝缘油带电倾向性影响的研究

为了将X射线数字成像技术应用在电力充油设备无损检测领域,需要对该项技术的安全性进行可行性研究,以确定X射线辐射对充油设备中的绝缘油有无影响以及具体影响程度。因此提出了利用不同管电压下的X射线对变压器绝缘油进行定时间的照射试验。给出了该项试验的具体方法和试验后得出的重要结论。试验分析结果表明X射线对变压器油的带电倾向性具有较为明显的影响。该项研究对今后X射线数字成像技术在电力充油设备检测领域的应用提供技术支撑。     

基于小波变换的X射线图像边缘检测方法

根据X射线图像本身的特点,利用小波分析将图像的边缘有效分离开来,用canny边缘检测算子提取图像边缘,实验证明它是一种检测X射线图像边缘的有效方法.     

用三次B样条小波检测航拍图像边缘

在智能目标识别与跟踪系统中,如何获取较为清晰的图像边缘至关重要,这也是提高系统目标识别率的关键．作者提出了使用三次B样条小波对航拍图像进行多尺度边缘检测方法,介绍了小波及三次B样条函数的性质,根据Canny的3个最佳边缘准则和检测对象的特点,设计了B样条小波检测算法,把不同尺度下得到的边缘图像进行多尺度聚焦,输出检测目标边缘图像．经实验对比分析,该算法在航拍图像边缘检测应用中优于直接使用Canny算法,可以得到较好的边缘信息,并且能够满足下一步目标识别与定位的要求．     

A Method for Software Vulnerability Detection Based on Improved Control Flow Graph

With the rapid development of software technology, software vulnerability has become a major threat to computer security. The timely detection and repair of potential vulnerabilities in software, are of great significance in reducing system crashes and maintaining system security and integrity. This paper focuses on detecting three common types of vulnerabilities: Unused_Variable, Use_of_Uninitialized_Variable, and Use_After_ Free. We propose a method for software vulnerability detection based on an improved control flow graph(ICFG) and several predicates of vulnerability properties for each type of vulnerability. We also define a set of grammar rules for analyzing and deriving the three mentioned types of vulnerabilities, and design three vulnerability detection algorithms to guide the process of vulnerability detection. In addition, we conduct cases studies of the three mentioned types of vulnerabilities with real vulnerability program segments from Common Weakness Enumeration(CWE). The results of the studies show that the proposed method can detect the vulnerability in the tested program segments. Finally, we conduct manual analysis and experiments on detecting the three types of vulnerability program segments(30 examples for each type) from CWE, to compare the vulnerability detection effectiveness of the proposed method with that of the existing detection tool Cpp Check. The results show that the proposed method performs better. In summary, the method proposed in this paper has certain feasibility and effectiveness in detecting the three mentioned types of vulnerabilities, and it will also have guiding significance for the detection of other common vulnerabilities.     

一种新的文本数字水印标记策略和检测方法

根据汉字文本的特点，对基于空间域的行移标记策略和质心检测方法进行了改进和简化，提出了一种新的行移标记策略和相应的质心检测方法。新的标记策略不使用参照行，从而可以提供2倍于原方法的标记空间；对质心噪声模型进行了放大处理，从而简化了检测方法，大大降低了计算量。新方法只需要检测每行的质心相对距离，从而实现了盲检。实验结果表明，新方法的判断准确率达95％以上。     

焊缝X射线实时成像图像中缺陷的提取

焊缝缺陷的提取成为目前焊缝X射线检测技术的难点之一,本文采用基于模糊推理技术进行焊缝及焊缝缺陷边缘检测,提取的边缘十分完整,为进行焊缝缺陷特征参数的提取打下基础,有利于实现焊缝X射线检测的自动化.     

基于卷积神经网络的毫米波图像目标检测

在公共安全检查领域中,研究毫米波图像目标检测的快速性和精准性的方法具有非常重要的实际应用价值。提出了基于Faster R-CNN深度学习的方法检测隐藏在人体上的危险物品。该方法将区域建议网络(region proposal network,RPN)和VGG16训练卷积神经网络模型相结合,接着通过在线难例挖掘(online hard example mining,OHEM)技术优化训练所提出的网络模型,从而构建了面向毫米波图像目标检测的深度卷积神经网络。实验结果证明所提的方法能高效地检测毫米波图像中的危险物品,并且目标检测的平均精度高达约94.66%,检测速度约为6帧/s,同时对毫米波安检系统的智能化发展有着极其重要的参考价值。     

小型光电编码器动态误差检测

为克服传统编码器检测系统制造成本贵、检测过程复杂、检测点数少、手动操作精度低、不能实现动态性能检测等缺点,设计了小型绝对式光电编码器动态误差检测系统,开展了对小型光电编码器动态误差检测的研究. 对比分析了国内外传统光电编码器误差检测技术的优缺点,提出了采用简单易行的比较法对光电编码器进行动态误差检测的方法;建立了光电编码器动态误差检测系统,并完成了动态误差检测系统的关键技术设计;对所设计的动态误差检测系统进行性能测试,并利用该装置对某光电编码器进行动态误差检测. 经过测试,该动态误差检测系统能够实现在0~90 r/min转速下,对不高于16位的小型绝对式光电编码器进行动态误差检测,其检测精度为1.22".      

Anomaly-based model for detecting HTTP-tunnel traffic using network behavior analysis

Increasing time-spent online has amplified users＇ exposure to tile tilreat oI miormanon leakage. Although existing security systems （such as firewalls and intrusion detection systems） can satisfy most of the security requirements of network administrators, they are not suitable for detecting the activities of applying the HTTP-tunnel technique to steal users＇ private information. This paper focuses on a network behavior-based method to address the limitations of the existing protection systems. At first, it analyzes the normal network behavior pattern over HTI＇P traffic and select four features. Then, it pres- ents an anomaly-based detection model that applies a hierarchical clustering technique and a scoring mechanism. It also uses real-world data to validate that the selected features are useful. The experiments have demonstrated that the model could achieve over 93% hit-rate with only about 3% false- positive rate. It is regarded confidently that the approach is a complementary technique to the existing security systems.     

A survey of occlusion detection method for visual object

Occlusion problem is one of the challenging issues in vision field for a long time , and the occlu-sion phenomenon of visual object will be involved in many vision research fields .Once the occlusion occurs in a visual system , it will affect the effects of object recognition , tracking, observation and operation , so detecting occlusion autonomously should be one of the abilities for an intelligent vision system .The research on occlusion detection method for visual object has increasingly attracted atten-tions of scholars .First, the definition and classification of the occlusion problem are presented . Then, the characteristics and deficiencies of the occlusion detection methods based on the intensity image and the depth image are analyzed respectively , and the existing occlusion detection methods are compared.Finally, the problems of existing occlusion detection methods and possible research directions are pointed out .