[发明专利]一种基于深度学习的X光安检图像中非金属打火机检测方法在审
| 申请号： | 202110958470.9 | 申请日： | 2021-08-20 |
| 公开（公告）号： | CN113822265A | 公开（公告）日： | 2021-12-21 |
| 发明（设计）人： | 黄志清;张煜森 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/20 | 分类号： | G06K9/20;G06K9/32;G06N3/04;G06N3/08;G06T3/00;G06T3/60;G06T7/11 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 沈波 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的X光安检图像中非金属打火机检测方法，该方法的数据增强与多尺度训练使用3种不同的数据增强方法并以mix‑up的方式融合数据增强数据，提升对于非金属打火机的定位能力。应用X光安检图像非金属打火机识别模型，将真实场景下的X光安检图像输入的模型，模型的直接输出非金属打火机检出结果。三种数据增强方式以及多尺度训练提升了模型对于真实场景下X光安检图像非金属打火机检出的泛化能力。在特征提取网络种引入改进型通道注意力，提升模型对于非金属打火机有效特征的提取，在特征融合阶段设计了DO‑PAN网络结构，加强浅层特征与深层特征的融合，提高模型对于非金属打火机的识别能力，使用Focalloss损失函数代替交叉熵损失函数。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 安检 图像 中非 金属 打火机 检测 方法 | ||
【主权项】：
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