%0 Journal Article %A 穆思奇, 林进健, 汪海泉, 魏雄志 %T 基于改进YOLOv4的X射线图像违禁品检测算法 %D %R 10.3969/j.issn.1000-1093.2021.12.015 %J 兵工学报 %P 2675-2683 %V 42 %N 12 %X 为提高安检速度、实现X射线图像中违禁物品的自动检测,提出一种基于改进YOLOv4的X射线图像违禁品检测算法。该算法在单阶段目标检测算法YOLOv4基础上设计一种空洞密集卷积模块。将上采样链路融合后特征输入空洞密集卷积模块中,增强特征表达能力和卷积视野。对融合后特征信息加入注意力机制,用来增强有效特征和抑制无效特征,最终得到表征图像信息的特征图输入检测头部。采用Mosaic数据增强方法训练网络,提升网络的鲁棒性。结果表明:该算法在公开SIXray数据集上的均值平均精度达到80.16%,检测速度为25帧/s;该算法在公开SIXray数据集上多类违禁物品能够取得较高的检测精度,且满足检测的实时性要求。 %U http://www.co-journal.com/CN/10.3969/j.issn.1000-1093.2021.12.015