[发明专利]一种危险物品检测方法、装置及计算机可读存储介质在审
| 申请号： | 201910198686.2 | 申请日： | 2019-03-15 |
| 公开（公告）号： | CN109961029A | 公开（公告）日： | 2019-07-02 |
| 发明（设计）人： | 徐鑫;刘耀勇;陈岩 | 申请（专利权）人： | OPPO广东移动通信有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 深圳市恒申知识产权事务所(普通合伙) 44312 | 代理人： | 袁文英 |
| 地址： | 523860 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请提供了一种危险物品检测方法、装置及计算机可读存储介质，在进行危险物品检测时，先获取目标检测区域的待检测图像数据；然后将待检测图像数据输入至基于训练样本集对神经网络进行训练得到的神经网络模型，训练样本集中的每个训练样本均包括通过包围框标记的危险物品的位置信息；最后在通过神经网络模型检测到危险物品时，对所检测的危险物品在待检测图像数据中的位置信息进行输出。通过本申请方案的实施，将待检测区域的图像数据输入至所训练的神经网络模型中，来检测图像数据中的危险物品，并对危险物品在图像数据中的位置信息进行输出，有效提高了危险物品检测的准确率和效率，并降低了漏检率，更好的保障了公共场所的安全。 | ||
| 搜索关键词： | 危险物品 检测 神经网络模型 待检测图像 计算机可读存储介质 训练样本 图像数据输入 待检测区域 训练样本集 获取目标 检测区域 检测图像 神经网络 图像数据 输出 包围框 漏检率 准确率 申请 安全 | ||
【主权项】：
1.一种危险物品检测方法，其特征在于，包括：获取目标检测区域的待检测图像数据；将所述待检测图像数据输入至预设的神经网络模型；所述神经网络模型基于预设的训练样本集对神经网络进行训练得到，所述训练样本集中的每个训练样本均包括通过包围框标记的危险物品的位置信息；在通过所述神经网络模型检测到所述待检测图像数据中存在危险物品时，对所检测的危险物品在所述待检测图像数据中的位置信息进行输出。
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