一种放射源位置与光学图像行人位置关联匹配的方法技术

本发明专利技术公开了一种放射源位置与光学图像行人位置关联匹配的方法，其步骤包括：1)采集移动放射源的伽马射线和光学信息，根据所述伽马射线重建获得该移动放射源的辐射图像，并计算辐射图像中最大值位置作为放射源位置；根据所述关系信息进行行人的检测与追踪，确定行人位置；2)通过对同一时刻的放射源、行人位置进行匹配，获得各时刻的放射源与行人匹配结果；结合当前时刻i之前放射源与行人的匹配信息，对当前时刻i的放射源与行人匹配结果进行优化，获得当前时刻i的最优匹配结果；3)根据当前时刻i的最优匹配结果，对时刻i的光学图像与辐射图像进行融合，获得放射源检测的融合图像。本发明专利技术减少了放射源定位跳动，优化了放射源运动轨迹。动轨迹。动轨迹。

【技术实现步骤摘要】
一种放射源位置与光学图像行人位置关联匹配的方法


[0001]本专利技术应用于编码孔径的伽马相机，涉及核安全检测领域，具体针对移动放射源检测的应用场景，是一种新的对伽马相机所采集获得的辐射数据和光学数据，进行关联匹配的方法。

技术介绍

[0002]使用伽马相机，在车站、海关等人流密集的公共场所进行核安全检测时，伽马相机可同时采集到行人运动的光学图像，以及放射源的辐射分布图像。在真实场景中，由于放射源携带者与放射源的运动基本一致，则光学图像中携带者的位置与辐射图像中热点位置具有高相关性。
[0003]其相关性主要体现在，理想条件下：
[0004](1)空间信息：辐射图像所对应的光学图像中，放射源与携带者之间的距离最小。
[0005](2)运动信息：辐射图像与光学图像中，放射源与携带者运动速度相同。
[0006](3)时序信息：辐射图像与光学图像的连续帧间，放射源与携带者的匹配应该具有一致性。
[0007]基于以上数据特点，可将光学图像中行人的位置与辐射图像中放射源的位置进行匹配，用以矫正放射源的位置偏差，优化放射源定位，减少定位跳动，同时输出放射源携带者，为核安全检测提供更全面的信息。
[0008]使用伽马相机在人流密集场所检测行人是否携带放射源时，往往未对辐射图像中热点位置和光学图像中行人位置进行匹配，这是由于：
[0009]1)伽马相机视野内行人较多，传统的图像处理方法无法准确定位和追踪大量行人的轨迹；
[0010]2)辐射图像中放射源位置可能存在跳变，根据单帧匹配放射源易存发生匹配错误。

技术实现思路

[0011]针对伽马相机检测移动放射源的应用场景，本专利技术设计一种辐射图像放射源位置与光学图像行人位置的匹配方法。对移动放射源匹配空间及时序上最优的行人，从而可以矫正放射源的定位偏差，提高放射源的定位准确性，以及确定疑似的携带者。同时该方法也可用于可同时获取光学图像和辐射图像条件下，其他移动放射源的匹配与定位优化。
[0012]本专利技术提供的在移动放射源检测中放射源位置与光学图像行人位置关联匹配的方法，其特征在于：首先使用伽马相机或其他探测设备对移动放射源辐射数据与光学数据进行采集；其次通过解析重建算法计算放射源辐射图像，并确定其中像素最大值位置为放射源位置；接着使用Yolov3结合DeepSort算法定位光学视频中的行人；最后使用单帧匹配与多帧匹配对放射源位置与行人位置进行匹配关联，并根据最优匹配对放射源位置进行优化，使其定位更连续准确。
[0013]本专利技术的技术方案为：
[0014]一种放射源位置与光学图像行人位置关联匹配的方法，其步骤包括：
[0015]1)采集移动放射源的伽马射线和光学信息，根据所述伽马射线重建获得该移动放射源的辐射图像，并计算辐射图像中最大值位置作为放射源位置；根据所述关系信息进行行人的检测与追踪，确定行人位置；
[0016]2)通过对同一时刻的放射源、行人位置进行匹配，获得各时刻的放射源与行人匹配结果；结合当前时刻i之前放射源与行人的匹配信息，对当前时刻i的放射源与行人匹配结果进行优化，获得当前时刻i的最优匹配结果；
[0017]3)根据当前时刻i的最优匹配结果，对当前时刻i的光学图像与辐射图像进行融合，获得放射源检测的融合图像。
[0018]进一步的，获得当前时刻i的最优匹配结果的方法为：
[0019]21)获取当前时刻i之前k个时刻的匹配结果，将距离时刻i越近的匹配结果设置的权重越高；设当前时刻i检测到N个放射源和M个行人，m
i-k
代表放射源n在i-k时刻与行人m的匹配结果，其中n＝1～N，m＝1～M；通过加和各时刻相同匹配结果的权重，并对加和结果取倒数，作为对应匹配结果的匹配系数；
[0020]22)计算当前时刻i所检测到的各放射源位置与时刻i所检测到的各行人位置间的欧式距离，将所得各欧式距离分别与步骤21)所得匹配系数对应相乘，得到带匹配权重的距离开销矩阵，然后使用匈牙利计算此开销矩阵，获得时刻i所检测到的放射源与行人匹配关系；
[0021]23)将步骤22)所得匹配关系作为当前时刻i的最优匹配结果。
[0022]进一步的，匹配结果m
i-k
对应的权重为e-kλ
；通过增大λ，增大前k个时刻的匹配权重差异，使与当前时刻i临近的匹配结果获得匹配的机会更大。
[0023]进一步的，如果利用当前时刻i所检测的放射源、行人位置进行匹配所得匹配结果与步骤22)所得匹配关系不一致，则记录不一致情况出现的次数；当连续不一致的次数大于设定阈值H时，则通过调整λ值用以调整匹配结果的权重。
[0024]进一步的，对同一时刻的放射源、行人位置进行匹配，获得各时刻的放射源与行人匹配结果的方法为：
[0025]211)通过解析重建方法对采集的伽马射线进行处理，获得放射源辐射图像，并计算辐射图像中最大值位置作为放射源；
[0026]212)检测采集的光学视频中行人信息，并对光学视频中的行人进行追踪，获得行人位置和运动轨迹；
[0027]213)计算同一时刻所检测的放射源位置与行人位置间的欧式距离，并组成距离开销矩阵；
[0028]214)使用匈牙利算法计算当前距离开销矩阵的最优匹配，获得放射源与行人的匹配结果。
[0029]进一步的，通过Yolov3算法检测采集的光学视频中行人信息，并使用DeepSort算法对光学视频中的行人进行追踪，获得行人位置和运动轨迹。
[0030]进一步的，使用伽马相机采集移动放射源的伽马射线和光学信息。
[0031]与现有技术相比，本专利技术的积极效果
[0032](1)在伽马相机对移动放射源检测和定位中，减少放射源定位跳动，优化放射源运动轨迹；
[0033](2)在伽马相机对移动放射源检测和定位中，提高放射源定位准确性；
[0034](3)在伽马相机对移动放射源检测和定位中，可定位放射源携带者，为核安全检测提供参考。
附图说明
[0035]图1为本专利技术方法流程图。
[0036]图2为本专利技术匹配方法原理图。
[0037]图3为效果对比图；
[0038](a)X方向匹配前轨迹，(b)X方向匹配后轨迹，
[0039](c)Y方向匹配前轨迹，(d)Y方向匹配后轨迹。
具体实施方式
[0040]为了更好的阐述本专利技术的技术方案，下面结合附图及具体实施例对本专利技术做进一步的详细描述。
[0041]本专利技术提出了一种在移动放射源检测中，放射源位置与光学图像行人位置关联匹配的方法，可将该方法应用于移动放射源定位的优化，以及确定放射源携带者。在移动放射源的检测中，可使用伽马相机采集到伽马射线和光学信息，通过解析重建可获得放射源的辐射图像，并计算辐射图像中最大值位置作为放射源位置。对于光学视频，可使用当下较为流行的Yolov3目标检测算法结合DeepSort追踪算法进行行人本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种放射源位置与光学图像行人位置关联匹配的方法，其步骤包括：1)采集移动放射源的伽马射线和光学信息，根据所述伽马射线重建获得该移动放射源的辐射图像，并计算辐射图像中最大值位置作为放射源位置；根据所述关系信息进行行人的检测与追踪，确定行人位置；2)通过对同一时刻的放射源、行人位置进行匹配，获得各时刻的放射源与行人匹配结果；结合当前时刻i之前放射源与行人的匹配信息，对当前时刻i的放射源与行人匹配结果进行优化，获得当前时刻i的最优匹配结果；3)根据当前时刻i的最优匹配结果，对当前时刻i的光学图像与辐射图像进行融合，获得放射源检测的融合图像。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，获得当前时刻i的最优匹配结果的方法为：21)获取当前时刻i之前k个时刻的匹配结果，将距离时刻i越近的匹配结果设置的权重越高；设当前时刻i检测到N个放射源和M个行人，m
i-k
代表放射源n在i-k时刻与行人m的匹配结果，其中n＝1～N，m＝1～M；通过加和各时刻相同匹配结果的权重，并对加和结果取倒数，作为对应匹配结果的匹配系数；22)计算当前时刻i所检测到的各放射源位置与时刻i所检测到的各行人位置间的欧式距离，将所得各欧式距离分别与步骤21)所得匹配系数对应相乘，得到带匹配权重的距离开销矩阵，然后使用匈牙利计算此开销矩阵，获得时刻i所检测到的放射源与行人匹配关系；23)将步骤22)所得匹配关系作为当前时刻i的...

【专利技术属性】
技术研发人员：邹艺，刘双全，魏龙，李春苗，于月，
申请(专利权)人：中国科学院高能物理研究所，
类型：发明
国别省市：