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发明专利
已授权
基于多尺度特征融合的X-ray图像违禁品检测方法
📄 申请号:CN202411844794.X
📄 发布日:2025/11/17
著录项目信息
申请日
2024-12-16
公开号
CN119295886B
公开日
2025-04-18
申请人
齐鲁工业大学(山东省科学院),山东省人工智能研究院,山东省计算中心(国家超级计算济南中心),山东大学,浙江大华技术股份有限公司,哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院),合肥工业大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
G06V10_80
IPC 分类号
G06V10_80
,
G06V10_44
,
G06V10_774
,
G06V10_82
,
G06V20_62
,
G06N3_0464
,
G06N3_08
,
技术画像
所属领域
图像识别
图像识别
人工智能算法
目标检测
应用场景
安检安防, 公共安全, 智能监控, 违禁品检测, X光图像分析
AI 智能推荐
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摘要
本发明涉及一种基于多尺度特征融合的X‑ray图像违禁品检测方法,属于图像处理技术领域。其包括以下步骤:获取X‑ray违禁品数据集,并将数据集划分为训练集和测试集;构建基于多尺度特征融合的X‑ray图像违禁品目标检测模型,所述模型包括图像分支、自适应高低通滤波器模块、文本分支、Neck层和Head头;训练集中图像输入到模型中对模型进行训练;采用损失函数对模型进行优化,得到训练好的模型;测试集中图像输入到训练好的模型中,得到违禁品检测结果。本发明通过图像文本的联合训练,在实时监测任务中提升性能的同时更加高效,减少计算量和内存占用,解决了复杂场景中图像边界细节模糊问题。
权利要求书 (12项)
说明书
附图
……
……
图1
图2
图3
法律状态时间线
基于多重水印融合与跨域学习的图像伪造主动防御方法
当前第 / 件
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不含过户费
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📋 交易方式:
委托待转让
📌 交易状态:
在售
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📋 项目申报:
未申报
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