[发明专利]一种基于深度学习的安检物品识别方法和系统有效
| 申请号： | 202010182897.X | 申请日： | 2020-03-16 |
| 公开（公告）号： | CN111539251B | 公开（公告）日： | 2021-03-19 |
| 发明（设计）人： | 不公告发明人 | 申请（专利权）人： | 重庆特斯联智慧科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/34;G06K9/38;G06K9/62;G06Q50/26 |
| 代理公司： | 北京辰权知识产权代理有限公司 11619 | 代理人： | 李小朋 |
| 地址： | 401329 重庆市*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于深度学习的安检物品识别方法，包括如下步骤：S1，采集多角度安检图像，并进行分割，获取目标物品区域；S2，采集并统计目标物品区域及其周围环境区域的像素值，生成对应的像素分布特征直方图，并计算对应的像素分布特征直方图的方差；S3，利用方差确定独立物品，并逐一为各幅安检图像中独立物品的目标物品区域设定权重；S4，逐一对各幅安检图像中独立物品的目标物品区域进行特征提取，获取特征，并对特征与权重进行处理，生成融合特征；S5，利用融合特征，进行独立物品的物品类别的识别。有利于获取物品内部结构信息，避免依据物体的外部轮廓进行判断而产生的误差，提高了违禁物品识别的准确度和识别效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 安检 物品 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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