【摘 要】
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为了实现海关对高含水率违禁品的非侵入快速筛查，提出了一种电容层析成像（ECT）技术与深度学习相结合的检测方法，在仿真环境下进行了可行性研究。首先，设计了适合安装在传送装置上的ECT传感器，并构建了分别含有正常物体和高含水率违禁品的不同包裹模型;然后，利用电容传感器获得不同包裹模型的电容信号数据，并进行二维和三维图像重建;最后，为了弥补人工观察包裹重建图像误判率高的缺陷，构建了自适应提取电容信号特征
【基金项目】
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国家自然科学基金（61871379）； 天津市教委科研计划（2020KJ012）；
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为了实现海关对高含水率违禁品的非侵入快速筛查，提出了一种电容层析成像（ECT）技术与深度学习相结合的检测方法，在仿真环境下进行了可行性研究。首先，设计了适合安装在传送装置上的ECT传感器，并构建了分别含有正常物体和高含水率违禁品的不同包裹模型;然后，利用电容传感器获得不同包裹模型的电容信号数据，并进行二维和三维图像重建;最后，为了弥补人工观察包裹重建图像误判率高的缺陷，构建了自适应提取电容信号特征的一维卷积神经网络（1D-CNN）模型对包裹模型进行预测分类。实验结果表明:该方法的检测准确率可达98%以上，单个模型检测时间仅为10-3s，能够实现高含水率违禁品的快速筛查。
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