从模拟到真实扫描：利用缪子散射层析成像进行海运货物异常检测

海运货物检查需要能够在密集、密封的集装箱内检测隐藏威胁的成像技术，缪子散射层析成像 (MST) 非常适合这一角色：它通过天然宇宙缪子的密度依赖偏转来对内部进行成像。然而，MST 仍然受到标记扫描稀缺以及既低又随机的宇宙缪子通量的限制。因此，异常检测算法必须在模拟上训练，却要在不同条件下获取的实测扫描上运行，这种从模拟到真实的差距仍然是实际部署的核心障碍。我们提出了首个用于海运 MST 的端到端异常检测框架，从物理一致的模拟到对 SilentBorder 演示活动真实集装箱扫描的验证。该任务被设定为分布外问题：框架学习良性货物的空间构型，并将威胁标记为重建误差空间中的偏差，且与威胁类型和几何形状无关。一个仅在良性合成场景上训练的注意力 U-Net，通过其跳跃连接保留了小尺度散射特征，因此违禁品持续存在于像素级重建误差中，而不是被吸收到重建的背景中。一个评分函数，即同质性指数 (HI)，抑制空间均匀的宇宙射线统计噪声，同时放大相干异常特征：在货物构型改变时像素级指标失效之处，HI 仍保持其判别力。我们在操作上的一小时扫描时间下评估了两种不同货物构型下的三种训练策略，并在真实的缪子货物扫描上测试了最佳模型。所研究场景的结果表明，从模拟到真实的差距是可以弥合的。