[发明专利]一种保密介质销毁颗粒度的识别方法和系统有效
申请号: | 202110991513.3 | 申请日: | 2021-08-27 |
公开(公告)号: | CN113435424B | 公开(公告)日: | 2021-11-26 |
发明(设计)人: | 罗远哲;刘瑞景;陈思杰;申慈恩;陆立军;郑玉洁;刘佳佳;徐盼云;张春涛 | 申请(专利权)人: | 北京中超伟业信息安全技术股份有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/34;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人: | 王爱涛 |
地址: | 102200 北京市昌平*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 保密 介质 销毁 颗粒 识别 方法 系统 | ||
1.一种保密介质销毁颗粒度的识别方法,其特征在于,包括:
获取待检测保密介质碎片的图像;
将所述待检测保密介质碎片的图像输入至训练好的介质碎片识别模型中,得到每一待检测保密介质碎片的掩膜和每一待检测保密介质碎片所属的介质类别;所述介质碎片识别模型包括:骨干网络、多尺度特征融合网络、区域建议网络和检测头;
根据每一所述待检测保密介质碎片的介质类别确定面积阈值;
根据每一所述待检测保密介质碎片的掩膜确定像素面积;
判断所述像素面积是否大于所述面积阈值,得到第一判断结果;
当所述第一判断结果为所述像素面积大于所述面积阈值时,则判定与所述掩膜对应的待检测保密介质碎片为“不合格碎片”;
当所述第一判断结果为所述像素面积小于等于所述面积阈值时,则判定与所述掩膜对应的待检测保密介质碎片为“合格碎片”;
确定所述“不合格碎片”的数量占所述待检测保密介质碎片的总数量的比例;
判断所述比例是否大于预设比例阈值,得到第二判断结果;
当所述第二判断结果为所述比例大于预设比例阈值时,则判定所述待检测保密介质碎片的图像不符合介质销毁颗粒度要求;
当所述第二判断结果为所述比例小于等于预设比例阈值时,则判定所述待检测保密介质碎片符合介质销毁颗粒度要求;
所述介质碎片识别模型的构建过程包括:
以卷积神经网络ResNet50作为骨干网络;所述卷积神经网络ResNet50由多个依次连接的卷积块构成;
基于所述骨干网络构建多尺度特征融合网络;多尺度特征融合网络包括多层级的金字塔网络;
基于所述多尺度特征融合网络构建区域建议网络;
基于所述区域建议网络构建检测头。
2.根据权利要求1所述的保密介质销毁颗粒度的识别方法,其特征在于,所述基于所述骨干网络构建多尺度特征融合网络,具体包括:
将所述骨干网络中各所述卷积块输出的第一特征图分别输入一个卷积核大小为1*1的卷积层中;
对第一个卷积层中输出的第二特征图进行下采样操作和上采样操作后,依次对剩余卷积层输出的第三特征图进行上采样操作和元素集相加操作,得到第四特征图;
将所述第四特征图分别输入CBAM注意力模块后得到多层级的金字塔网络。
3.根据权利要求2所述的保密介质销毁颗粒度的识别方法,其特征在于,所述基于所述多尺度特征融合网络构建区域建议网络,具体包括:
将所述多层级的金字塔网络输出的第五特征图分别进行卷积核为3×3的卷积操作,进行卷积操作过程采用滑动锚框在第五特征图上进行遍历操作,生成一组候选碎片区域;
将生成后续碎片区域的第七特征图输入到分类支路,以预测候选碎片区域的包围框位置;
将生成后续碎片区域的第七特征图输入到回归支路,以预测候选碎片区域为介质碎片的概率。
4.根据权利要求3所述的保密介质销毁颗粒度的识别方法,其特征在于,所述基于所述区域建议网络构建检测头,具体包括:
将每个候选碎片区域根据面积大小映射到对应的特征层,再通过ROI Align层输出一系列相同尺寸的候选区域特征图;
将所述候选区域特征图输入检测分支,在检测分支中,所述候选区域特征图经第一全连接层进行特征提取和分类后,输入回归支路,利用回归损失函数Smooth L1 Loss完成边框回归操作获得介质碎片的位置信息;所述候选区域特征图经第二全连接层进行特征提取和分类后,输入分类支路,利用分类损失函数Softmax Loss进行背景和碎片的类别分类,确定候选碎片区域所属的介质类别;
将所述候选区域特征图输入掩膜分支,在掩膜分支中,候选区域特征图经过第三卷积层和第四卷积层进行特征提取和分类后,利用平均二值交叉熵损失获得每个介质碎片对应的掩膜。
5.根据权利要求1所述的保密介质销毁颗粒度的识别方法,其特征在于,所述卷积神经网络ResNet50由5个依次连接的卷积块构成。
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