[发明专利]基于X光图像的违禁物品检测识别方法、系统及设备

权利要求书

1.一种基于X光图像的违禁品检测识别方法，其特征在于，所述方法包括：

根据预设违禁品细化类别信息确定目标图像集；

对所述目标图像集进行数据源扩充预处理得到训练图像集；

将所述训练图像集输入至检测识别训练模型进行训练以得到检测识别网络模型；

将待检测X光图像输入至所述检测识别网络模型得到待检测X光图像中各检测区域的置信度检测值；

将在预设置信区间的置信度检测值对应的检测区域确定为违禁品区域。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设违禁品细化类别信息确定目标图像集包括：

获取违禁品图像集；

在所述违禁品图像集中筛选与预设违禁品细化类别信息一致的图像作为目标图像集。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取违禁品图像集包括：

获取第一违禁品图像集；

和/或获取第二违禁品图像集；所述第一违禁品图像集为含有违禁品的X光图像集；所述第二违禁品图像集为违禁品单独图像集；

所述在所述违禁品图像集中筛选与预设违禁品细化类别信息一致的图像作为目标图像集包括：

在所述第一违禁品图像集中筛选与预设违禁品细化类别信息一致的图像作为目标图像集；

和/或在所述第二违禁品图像集中筛选与预设违禁品细化类别信息一致的图像作为目标图像集。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述目标图像集进行数据源扩充预处理得到训练图像集包括：

对在第一违禁品图像集中筛选的目标图像集进行第一预处理得到训练图像集；

和/或对在第二违禁品图像集中筛选的目标图像集进行第二预处理得到训练图像集。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一预处理的过程为：

对目标图像集中的每个目标图像的色调、亮度和饱和度随机进行不同程度的处理得到若干个第一中间图像；

对所述若干个第一中间图像分别进行随机裁剪得到训练图像集。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第二预处理的过程为：

对目标图像集中的每个目标图像进行旋转和仿射变换操作得到第二中间图像；

将所述第二中间图像按照预设融合规则与不含违禁品的X光图像进行融合以得到训练图像集。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将在预设置信区间的置信度检测值对应的检测区域确定为违禁品区域之后，所述方法还包括：

将违禁品区域对应的置信度检测值与预设检测值进行比较；

保留高于或等于预设检测值的置信度检测值以及对应的检测区域；

将低于预设检测值的置信度检测值对应的检测区域图像输入到卷积神经网络分类模型中以便进一步进行违禁品类别判定；其中预设检测值是预设置信区间内的任意一个数值。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述卷积神经网络分类模型的构建过程为：

获取第三违禁品图像集和不含违禁品的X光图像；其中，所述第三违禁品图像集和第二违禁品图像集相同；

随机截取所述不含违禁品的X光图像的部分区域图像；

将所述第三违禁品图像集和不含违禁品的X光图像的部分区域图像进行第三预处理得到分类训练图像集；

将所述分类训练图像集输入到分类训练模型中进行训练以得到卷积神经网络分类模型。