核技术广泛应用于各行各业,推动了国民经济建设和发展。伴随着核技术的发展,一系列核事故的发生引起了巨大的安全问题和公众关注,因此核辐射监测是一种重要且必要的核安全保障和核应急的重要手段。基于 X/gamma 射线可直接与 CCD/CMOS 半导体探测器发生作用产生电信号这一原理,本团队研究了基于 CCD/CMOS 摄像头进行核辐射探测的方法,利用广泛存在的智能手机和监控摄像头,实现一种低成本易于推广的核辐射监测手段,帮助公众及有关部门实现核辐射监测。
首先基于智能手机,开发应用程序,调用手机摄像头进行录像,采用帧间差分和阈值判断的方法对视频图像进行实时处理,实现遮光条件下核辐射事件的甄别;进一步的用手指遮挡摄像头实现核辐射和心率的同时测量,提高了应用程序的功能性、方便性和趣味性,有利于未来的推广应用。其次基于监控摄像头,在不遮光和含运动物体的条件下进行测量,通过对视频图像的预处理、帧间差分、运动物体识别和扣除、阈值判断等算法去除可见光和运动物体干扰,实现在监控摄像头正常工作下的核辐射(X/γ射线);进一步地,采用图像融合方法、深度学习算法以及行人重识别算法,实现利用监控摄像头实时探测核辐射以及可疑辐射源携带人员的锁定与跟踪。
研究初步实现了基于智能手机和监控摄像头的核辐射探测,基于深度学习算法的实时核辐射探测以及可疑辐射源携带人员的锁定与跟踪。未来将进一步研究提升探测的灵敏度和鲁棒性,研究成果有望可应用于公众个人核辐射监测;应用到现有的视频监控网络,成为一种低成本高覆盖的智能核辐射监测手段。