基于改进SSD的X光图像管制刀具检测与识别 
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X-Ray Image Controlled Knife Detection and Recognition Based on Improved SSD
西安工程大学电子信息学院, 陕西 西安 710048
图 & 表
图 1. 数据集示例照片
Fig. 1. Sample photos of the dataset
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图 2. 残差网络结构模块
Fig. 2. Residual network structure module
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图 3. 特征连接融合方式
Fig. 3. Feature connection and fusion mode
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图 4. 改进网络模型图
Fig. 4. Improved network model diagram
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图 5. 跳跃连接特征融合方式
Fig. 5. Jumping connection feature fusion pattern diagram
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图 6. 实验检测结果
Fig. 6. Experimental results
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表 1各个网络性能测试结果
Table1. Results of each network performance test
| Network | Speed /(frame·s-1) | Accuracy | Mode size /M | FLOPS /109 |
|---|
| DenseNet121 | 114 | 74.3 | 32 | 1.9 | | VGG16 | 183 | 71.7 | 537 | 15.3 | | MobileNetv2 | 231 | 72.0 | 14 | 0.52 | | ShuffleNet | 303 | 70.8 | 21 | 0.524 | | ResNet34 | 402 | 73.1 | 87 | 3.6 |
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表 2实验环境配置
Table2. Experimental environment configuration
| Hardware | Software |
|---|
| CPU: Intel i7-9750H CPU | Operating system | | GTX 1660Ti-8G | Ubuntu16.04 | | GPU: NVIDIA RTX2080ti | Frame: Tensorflow | | RAM: 11G×4 | Language: Python |
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表 3各算法在SDCK数据集上的mAP
Table3. mAP of each algorithm on SDCK dataset unit: %
| Method | SSD | DSSD | MFDSSD | Our method |
|---|
| mAP | 89.8 | 91.3 | 90.5 | 92.6 |
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表 4SSD算法在SDCK管制刀具数据集的上的mAP
Table4. mAP of SSD algorithm on SDCK controlled tool dataset unit: %
| Method | SSD | Kitchen knife | Fruit knife | Hacking knife | Dagger | Scissor | Spanner | Little knife |
|---|
| mAP | 89.8 | 91.0 | 88.9 | 93.0 | 89.2 | 87.8 | 91.3 | 87.5 |
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表 5各算法在VOC2007+2012数据集上的mAP
Table5. mAP of each algorithm on VOC2007+2012 dataset
| Method | Train | Test | Input size | mAP /% |
|---|
| SSD | 2007+2012 | 2007 | 300×300 | 78.8 | | DSSD | 2007+2012 | 2007 | 321×321 | 80.3 | | MFDSSD | 2007+2012 | 2007 | 300×300 | 80.0 | | Our method | 2007+2012 | 2007 | 512×512 | 80.5 |
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表 6各算法在SDCK数据集上的检测速度
Table6. Detection speed of each algorithm on SDCK datasetunit: frame·s-1
| Method | SSD | DSSD | MFDSSD | Our method |
|---|
| Speed | 18.3 | 9.6 | 13.5 | 16.7 |
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表 7改进算法分步测试mAP
Table7. Improved algorithm testmAP step by step
| Base net | Function module | mAP /% |
|---|
| VGG16 | — | 89.8 | | ResNet34 | — | 90.8 | | VGG16 | √ | 90.5 | | ResNet34 | √ | 92.6 |
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郭瑞鸿, 张莉, 杨莹, 曹洋, 孟俊熙. 基于改进SSD的X光图像管制刀具检测与识别[J]. 激光与光电子学进展, 2021, 58(4): 0404001. Ruihong Guo, Li Zhang, Ying Yang, Yang Cao, Junxi Meng. X-Ray Image Controlled Knife Detection and Recognition Based on Improved SSD[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2021, 58(4): 0404001.
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