基于改进胶囊网络的X射线图像违禁品检测

作者：苗硕; 李新伟^*; 杨艺; 王科平; 崔科飞

来源：河南理工大学学报(自然科学版), 2023, 42(03): 129-136.

DOI：10.16186/j.cnki.1673-9787.2021080065

• 违禁品检测
• 胶囊网络
• 空洞卷积
• 多特征融合
• 特征筛选

针对X射线图像违禁品检测中存在的漏检和误检问题，提出基于改进胶囊网络的模型（DMF and SE Capsule）用于X射线图像违禁品检测。该模型在传统胶囊网络的基础上增加了特征增强（dilated convolution multi-scale feature fusion,DMF）模块和特征筛选（squeeze-andexcitation block,SE）模块。首先使用特征增强模块提取图像特征，通过增加空洞卷积层，并且将所得的高低层语义特征进行拼接融合，从而得到丰富的特征信息；然后再用特征筛选模块，以挤压激励的方式将得到的特征进行筛选；最后再经过网络的胶囊层，从而完成对违禁品的检测。为了验证模型对复杂场景下X射线图像中违禁品的检测能力，在SIXray数据集上进行实验，模型的检测准确率达到79.254%，与原始的胶囊网络（71.350%）相比提升了7.904%，因此，改进模型的检测能力提升明显。

• 单位
  河南理工大学