中国散裂中子源装置辐射实时监测及增强现实可视化关键技术研究

The Chinese Spallation Neutron Source (CSNS) is composed of a linac with the energy of 80 MeV, a rapid cycling synchrotron with the energy of 1.6 GeV and two beam transport lines. The hot spot distribution of the radiation field at various locations in the scenes can be detected by means of patrols, which realizes the real-time monitoring of the radiation of the CSNS accelerator tunnel, makes the safety of personnel and equipment be ensured, and to a certain degree, monitors the operation status of the CSNS..Considering the low count and detection while moving in the inspection scene, this study is designed to achieve high-precision and real-time imaging based on a low-count fast reconstruction model derived from the generative adversarial networks. And taking advantages of the motion characteristics, adjacent multi-frame data can generate fusion imaging to improve the image quality. Furthermore, depth information extraction methods for nuclear exploration imaging will be carried out, which makes use of images of multiple locations to reconstruct three-dimensional radioactive distribution and simultaneously makes use of the depth camera to build real-time three-dimensional scene modeling. Finally, two kinds of modal data will be merged and displayed to provide roaming location of radioactive sources. The location system will effectively assists in hazard assessment.

中国散裂中子源（CSNS）包括一台80MeV负氢直线加速器、一台1.6GeV快循环质子同步加速器、两条束流输运线。通过巡检的方式探测获得场景中各个位置的辐射场热点分布，实时监测CSNS加速器隧道的辐射情况，可以保证人员和设备安全，并在一定程度上监测CSNS的运行状况。. 针对巡检场景中低计数、运动探测的情况，本研究拟基于生成对抗网络，得到低计数快速重建模型，实现高精度实时成像；并根据运动特征、基于相邻多帧数据融合成像，充分利用运动巡检情况下有效数据，提高成像质量。本研究还将开展核探测成像中的深度信息提取方法研究，利用多个位置的成像结果，重构三维放射性分布，利用深度相机进行实时三维场景建模，将两种模态数据融合显示，可以提供漫游式放射源定位，并辅助进行危害评估。

中国散裂中子源（CSNS）包括一台80MeV负氢直线加速器、一台1.6GeV快循环质子同步加速器、两条束流输运线。通过巡检的方式探测获得场景中各个位置的辐射场热点分布，实时监测CSNS加速器隧道的辐射情况，可以保证人员和设备安全，并在一定程度上监测CSNS的运行状况。. 本项目目标为低计数快速伽玛成像技术和运动融合成像技术研究，保证探测器在运动巡检的过程中可以实时的重建出高质量的图像；在保证成像质量的同时，研究放射源深度信息提取技术， 获得单帧成像结果的三维放射性分布； 进一步的，利用深度相机进行实时重构，获得点云信息，并与放射性分布场进行融合；拼接匹配多帧融合数据后，实现整个场景的三维建模，利用虚拟现实增强技术，实现放射源的漫游定位， 从而实现 CSNS 大科学装置场景中的辐射场实时三维可视化显示。. 主要研究内容包括：. 1）开展低计数伽玛快速成像技术和运动融合成像技术研究，实现了一套基于LSTM-KF快速重建算法和基于DeepSort多模态融合追踪算法，实现对运动目标重建出高质量的图像；. 2）开展了放射源在空间分布重构工作，利用轨迹定位多点探测技术以及MLEM重建算法，实现了一套放射源三维分布定位方法，并进行了实验验证。. 3）开发了一辆基于3D激光雷达的无人巡检小车，基于轨迹定位测量实现整个场景三维建模，研究了3D点云与辐射数据融合算法，实现了放射源的三维场景漫游定位。. 项目开发的伽马成像算法及多模态融合追踪算法已经应用于粤澳新通道澳门横琴口岸和珠海青茂口岸，用于无感通关核安全监测，有利的保证了口岸出入的放射性安全。