論文の概要: Towards Large-scale Single-shot Millimeter-wave Imaging for Low-cost Security Inspection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15750v2
• Date: Sun, 18 Jun 2023 09:36:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-22 01:52:09.275049
• Title: Towards Large-scale Single-shot Millimeter-wave Imaging for Low-cost Security Inspection
• Title（参考訳）: 低コストセキュリティ検査のための大規模単発ミリ波イメージングに向けて
• Authors: Liheng Bian, Daoyu Li, Shuoguang Wang, Chunyang Teng, Huteng Liu, Hanwen Xu, Xuyang Chang, Guoqiang Zhao, Shiyong Li, Jun Zhang
• Abstract要約: 安全検査のための有望な技術としてミリ波イメージング(MMW)が登場している。 近年の進歩にもかかわらず、要求される大規模アンテナアレイの高コストは、MMWイメージングの実用化を妨げている。 スパースアンテナアレイを用いた大規模単発MMWイメージングフレームワークについて報告する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.970957539542638
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Millimeter-wave (MMW) imaging is emerging as a promising technique for safe security inspection. It achieves a delicate balance between imaging resolution, penetrability and human safety, resulting in higher resolution compared to low-frequency microwave, stronger penetrability compared to visible light, and stronger safety compared to X ray. Despite of recent advance in the last decades, the high cost of requisite large-scale antenna array hinders widespread adoption of MMW imaging in practice. To tackle this challenge, we report a large-scale single-shot MMW imaging framework using sparse antenna array, achieving low-cost but high-fidelity security inspection under an interpretable learning scheme. We first collected extensive full-sampled MMW echoes to study the statistical ranking of each element in the large-scale array. These elements are then sampled based on the ranking, building the experimentally optimal sparse sampling strategy that reduces the cost of antenna array by up to one order of magnitude. Additionally, we derived an untrained interpretable learning scheme, which realizes robust and accurate image reconstruction from sparsely sampled echoes. Last, we developed a neural network for automatic object detection, and experimentally demonstrated successful detection of concealed centimeter-sized targets using 10% sparse array, whereas all the other contemporary approaches failed at the same sample sampling ratio. The performance of the reported technique presents higher than 50% superiority over the existing MMW imaging schemes on various metrics including precision, recall, and mAP50. With such strong detection ability and order-of-magnitude cost reduction, we anticipate that this technique provides a practical way for large-scale single-shot MMW imaging, and could advocate its further practical applications.
• Abstract（参考訳）: 安全検査のための有望な技術としてミリ波イメージング(MMW)が登場している。 画像分解能、透過性、人間の安全性の微妙なバランスを実現し、低周波マイクロ波に比べて高い分解能、可視光よりも強い透過性、X線より強い安全性を実現している。 近年の進歩にもかかわらず、必要な大規模アンテナアレイの高コストは、実際にMMWイメージングを広く採用することを妨げている。 この課題に取り組むため,sparseアンテナアレーを用いた大規模単発mmwイメージングフレームワークを報告し,解釈可能な学習方式で低コストかつ高精度なセキュリティ検査を実現する。 まず,大規模アレイにおける各要素の統計的ランク付けについて検討するため,全サンプルのMMWエコーを収集した。 これらの要素はランキングに基づいてサンプリングされ、実験的に最適なスパースサンプリング戦略を構築し、アンテナアレイのコストを最大1桁削減する。 さらに,スパースサンプルエコーから頑健で正確な画像再構成を実現する非学習的解釈可能な学習手法を考案した。 最後に,物体の自動検出のためのニューラルネットワークを開発し,10%のスパースアレイを用いた隠れたセンチメートルサイズのターゲットの検出を実験的に実証した。 報告した手法の性能は、精度、リコール、mAP50を含む様々な指標で既存のMMW撮像方式よりも50%以上優れている。 このような強力な検出能力とオーダー・オブ・マグニチュードのコスト削減により、この技術は大規模単発MMWイメージングの実用的な方法となり、さらに実用的な応用が期待できる。

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