现有的目标检测算法检测X光安检图像中较小尺寸的危险品精度较低,为此提出一种多尺度特征融合检测网络,即MFFNet(Multi-scale Feature Fusion Network),其以SSD检测模型为基础并采用更深的特征提取网络,即ResNet-101。通过跳跃连接的方式将网络的高层语义丰富特征与低层边缘细节特征进行融合,为小尺度危险品的检测添加上下文信息,可以有效提升对小尺度目标的识别与定位精度。将融合得到的新特征层与SSD扩展卷积层一起送入检测。实验结果表明,MFFNet能够使X光安检图像中的危险品特别是较小尺寸的危险品,检测精度得到较大的提升,同时能够保持相对较快的检测速度,满足现代化安检的要求。

随着电子商务的快速发展, 邮件数量剧增, 在邮件中隐匿危险品已经成为犯罪分子重要的犯罪手段, 威胁公共安全和社会稳定。 邮件的安全检查变得尤为重要, 而常规的检测技术不能准确识别危险品。 太赫兹波是介于红外和微波之间的电磁波, 邮件中隐匿的爆炸物、 毒品和有害生物因子等在太赫兹波段存在特征吸收光谱, 而邮件常用的非极性包装材料可以被太赫兹波穿透。 太赫兹波还具有低能性、 相干性等特性, 这些特性使得太赫兹技术可以实现邮件隐匿危险品高灵敏度的无损检测。 文章介绍了太赫兹技术的特性, 太赫兹时域光谱系统的组成和获取光学常数的菲涅尔公式解析法。 该方法通过样品透射或反射信号和参考信号来获取包括吸收光谱在内的材料参数。 将样品的太赫兹特征吸收光谱和已建立的各种危险品的光谱特征数据库进行比对, 可以判断是否为危险品以及危险品种类。 对爆炸物、 毒品在太赫兹波段的特征吸收光谱的研究成果, 及在各种非极性材料遮挡下吸收光谱的特异性的研究进展进行了总结。 获取吸收光谱的解析法适用于较厚样品, 针对薄样品, 还介绍了一种P-谱法。 该方法不需要参考信号就能准确获取覆盖物下样品的吸收光谱。 除直接利用吸收光谱做检测外, 近些年还提出了很多其他识别危险品的方法, 如光谱动力学分析法, 化学计量学方法和基于太赫兹时域光谱的成像分析法等。 其中, 光谱动力学分析法可以很好的区分吸收频率有重叠的物质; 化学计量学方法可以对混合物进行成分的定性和定量分析; 光谱成像法可以完成较大面积的隐匿危险品识别。 分析了太赫兹时域光谱技术识别有害生物因子的可行性, 以及针对有害生物因子携带量小的特点, 总结了太赫兹时域光谱技术在提高生物因子检测灵敏度方面的研究进展。 探讨了太赫兹技术在邮件安检应用中一些有待解决的问题, 如太赫兹功率有限、 受环境因素影响较大、 缺乏统一的标准等, 展望了未来的发展趋势。

太赫兹的指纹谱特性和对非极性物质的穿透性使其在邮件隐匿危险品检测领域有巨大的应用潜力。目前,常用的太赫兹光学参数提取算法存在计算复杂、时间长和需要预知样品厚度等缺点。针对常规算法的缺点和邮件检测实时性高的要求,提出了一种根据太赫兹透射系数幅值直接计算特征吸收频率的方法。该方法只需要1次计算,节省了大量的计算时间。为了进一步提高处理速度,摒弃多次测量、均值滤波的数据处理方法,提出异常数据滤波结合低通滤波的数据处理方法,使数据测量1次完成。蔗糖和二苯甲酮样品的测试结果表明,所提方法与常规算法得到的特征吸收频率一致。