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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。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202310995063.4 | 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 |
申请日: | 2023-08-09 | 申请/专利权人 | 广东工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 广东省广州市番禺区广州大学城外环西路100号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V10/774搜分类 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 危险品检测搜索 |
公开/公告日: | 2024-04-02 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN117115583B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |