专利名称：一种基于多尺度分解卷积的太赫兹图像危险品检测方法      申请号：2023110635058     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：射线探测 金属探测 液体探测 粉末探测 安检安防 生物检测 无损检测 危险品检测   相似专利 发布日：2025/02/05  
摘要： 本发明公开了一种基于多尺度分解卷积的太赫兹图像危险品检测方法，包括：利用太赫兹成像设备获取待测目标物图像；将所述待测目标物图像进行处理，构建输入图像数据集；构建目标检测网络模型，将所述待测目标物图像输入所述目标检测网络模型，生成不同尺寸大小的特征层，对所述特征层中的特征进行多尺度特征融合，提取多尺度的特征，识别隐藏危险品，其中所述目标检测网络模型通过所述输入图像数据集进行训练获得；若所述待测目标物图像中存在危险品，则输出包含危险品检测框、危险品类别号及预测概率值的隐藏危险品检测结果图像，若所述待测目标物图像中不存在危险品，则输出与输入一致的所述待测目标物图像。

专利名称：基于交叉融合注意力机制的危险品检测方法及装置      申请号：2023109950634     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：射线探测 金属探测 液体探测 粉末探测 安检安防 生物检测 无损检测 危险品检测   相似专利 发布日：2025/02/05  
摘要： 本发明公开了一种基于交叉融合注意力机制的危险品检测方法，包括：获取太赫兹图像，所述太赫兹图像包括：训练图像和测试图像；构建深度学习网络模型，所述深度学习网络模型包括：backbone特征提取网络、neck特征提取网路、高效融合模块、交叉融合自注意力和YoloHead检测头；基于所述训练图像训练所述深度学习网络模型，得到训练好的深度学习网络模型将所述测试图像输入至训练好的深度学习网络模型中，输出危险品检测结果。本发明引入了高效融合模块和交叉融合自注意力，能够有效利用太赫兹图像中的特征信息，提高危险品目标的检测准确性和鲁棒性，同时轻量化原始检测网络，降低网络的复杂度，提高计算效率。

专利名称：一种基于遮挡的安检图像危险品检测方法及系统      申请号：2021107497250     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：检测 危险品检测   相似专利 发布日：2023/10/23  
摘要： 本发明公开了一种基于遮挡的安检图像危险品检测方法及系统，其中，所述方法包括：对所述第一结构特征结果进行外观尺度进行分析，获得第一目标尺度分布结果；将所述第一结构特征结果和所述第一目标尺度分布结果输入第一危险品评估模型，获得第一危险品评估结果；根据第一类别损失权重系数和第一动态遮挡系数，获得第一安检影响因素；根据所述第一安检影响因素对所述第一危险品评估模型进行增量学习，获得第二危险品评估模型；根据所述第一危险品评估结果和所述第二危险品评估结果，生成第一危险品检测结果。解决了现有技术依赖个人主观判断且容易导致漏报，且现实安检场景待检目标尺度分布不均、遮挡现象严重导致漏检率较高的技术问题。