[发明专利]基于卷积神经网络的X光安检图像中违禁品自动检测方法有效
| 申请号： | 201910710483.7 | 申请日： | 2019-08-02 |
| 公开（公告）号： | CN110533051B | 公开（公告）日： | 2023-01-17 |
| 发明（设计）人： | 张海刚;张玉涛;杨金锋 | 申请（专利权）人： | 中国民航大学 |
| 主分类号： | G06V20/52 | 分类号： | G06V20/52;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/26 |
| 代理公司： | 天津才智专利商标代理有限公司 12108 | 代理人： | 庞学欣 |
| 地址： | 300300 天*** | 国省代码： | 天津;12 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 一种基于卷积神经网络的X光安检图像中违禁品自动检测方法。其包括构建包括数据集A和数据集B的安检图像数据集，数据集A中包含训练集和测试集；在FSSD网络基础上增加了语义丰富模块和残差模块，由此构建成X光安检图像违禁品检测网络；利用数据集B中的违禁品图像训练X光安检图像违禁品检测网络，然后将网络权重加载到网络中，之后利用数据集A中的训练集继续训练，最后利用数据集A中的测试集检测网络性能；在该网络中输入任意一张待检测的X光安检图像，该网络输出的检测结果图中能够自动对其中的违禁品进行正确分类和精准定位等步骤(该网络输出的检测结果图中都能自动显示出其中违禁品的类别和精确位置)。本发明方法能够实现对X光安检图像中违禁品的自动正确分类和精准定位，因此可以减轻安检工作人员的工作压力，提高安检的工作效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 安检 图像 违禁品 自动检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的X光安检图像中违禁品自动检测方法，其特征在于：所述的基于卷积神经网络的X光安检图像中违禁品自动检测方法包括按顺序进行的下列步骤：/n1)构建包括数据集A和数据集B的安检图像数据集，其中数据集A中包含训练集和测试集；/n2)在FSSD网络基础上增加了语义丰富模块和残差模块，由此构建成X光安检图像违禁品检测网络；/n3)首先利用步骤1)中获得的数据集B中的违禁品图像训练步骤2)中构建的X光安检图像违禁品检测网络，然后将经数据集B训练好的网络权重加载到X光安检图像违禁品检测网络中，之后利用数据集A中的训练集继续训练X光安检图像违禁品检测网络，最后利用数据集A中的测试集测试X光安检图像违禁品检测网络的性能；/n4)X光安检图像违禁品检测网络的性能测试合格后，在该网络中输入任意一张待检测的X光安检图像，该网络输出的检测结果图中能够自动对其中的违禁品进行正确分类和精准定位。/n
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国民航大学，未经中国民航大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910710483.7/，转载请声明来源钻瓜专利网。
