[发明专利]一种违禁物品检测方法、装置及设备

说明书

本发明公开了一种违禁物品检测方法，由于通过具有多层卷积核的卷积神经网络提取的待识别图片的像素特征，能够消除掉待识别图片中背景特征的干扰，只留取目标物体的像素特征，如此一来，在将归一化后的第二像素特征图与第一像素特征图融合之后，可以加强各个目标物体的像素特征，以便提高各种违禁物品的识别准确率，自然也提高了小体积违禁物体的识别准确率，能够彻底地对违禁物品进行排查，消除了安全隐患。本发明还公开了一种违禁物品检测装置及设备，具有如上违禁物品检测方法相同的有益效果。

技术领域

本发明涉及图片识别领域，特别是涉及一种违禁物品检测方法，本发明还涉及一种违禁物品检测装置及设备。

背景技术

违禁物品的检查可以极大的保证人口密度较大的场合(如地铁以及火车等交通枢纽)的群众的生命财产安全，现有技术中通常会对物品进行扫描(例如X光扫描)得到扫描图片，之后会利用分类器对图片中的物品进行分类并检测出违禁物品，但是现有技术中没有一种成熟的检测方法，经常会出现无法辨别出体积较小的违禁物品的现象，对于违禁物品的排查不够彻底，存在安全隐患。

因此，如何提供一种解决上述技术问题的方案是本领域技术人员目前需要解决的问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种违禁物品检测方法，提高了小体积违禁物体的识别准确率，能够彻底地对违禁物品进行排查，消除了安全隐患；本发明的另一目的是提供一种违禁物品检测装置及设备，提高了小体积违禁物体的识别准确率，能够彻底地对违禁物品进行排查，消除了安全隐患。

为解决上述技术问题，本发明提供了一种违禁物品检测方法，包括：

提取待识别图片的像素特征，得到第一像素特征图；

通过具有多层卷积核的卷积神经网络提取所述待识别图片的像素特征，得到第二像素特征图；

将所述第一像素特征图与归一化后的所述第二像素特征图融合，得到第三像素特征图；

依据所述第三像素特征图进行违禁物品的识别。

优选地，所述通过具有多层卷积核的卷积神经网络提取所述待识别图片的像素特征，得到第二像素特征图具体为：

通过具有多层卷积核的卷积神经网络对所述待识别图片进行多次下采样操作；

对经过下采样后的所述待识别图片进行上采样操作；

通过两个1*1卷积核压缩经过上采样后的所述待识别图片的通道信息，得到第二像素特征图。

优选地，所述对经过下采样后的所述待识别图片进行上采样操作具体为：

采用双线性插值法对经过下采样后的所述待识别图片进行上采样操作。

优选地，所述将所述第一像素特征图与归一化后的所述第二像素特征图融合，得到第三像素特征图具体为：

将所述第一像素特征图以及经过归一化后的所述第二像素特征图进行矩阵点乘，得到增强的所述第一像素特征图；

将所述第一像素特征图以及增强的所述第一像素特征图相加，输出融合的第三像素特征图。

优选地，所述依据所述第三像素特征图进行违禁物品的识别具体为：

将所述第三像素特征图输入区域候选网络RPN网络，得到具有预设数目个候选区域的第四像素特征图；

将所述第四像素特征图依次输入到分类器以及回归器，得到对于所述待识别图片的检测结果。

优选地，所述归一化后的所述第二像素特征图具体为：

通过sigmoid函数将所述第二像素特征图中的像素值转换为0到1之间的概率值，得到的归一化后的所述第二像素特征图。