申请/专利权人：中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所;北京经纬信息技术有限公司

申请日：2021-01-11

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN112712093B

主分类号：G06V10/44

分类号：G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/084;G01N23/04;G01V5/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.05#授权;2021.05.14#实质审查的生效;2021.04.27#公开

摘要：本发明涉及一种安检图像识别方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取行李的X光图像；将行李的X光图像输入预先训练的第一安检图像识别模型，得到第一识别结果；其中，第一安检图像识别模型用于判定行李的危险等级；将行李的X光图像输入预先训练的第二安检图像识别模型，得到第二识别结果；其中，第二安检图像识别模型用于标注行李携带的物品的类别；级联第一识别结果和第二识别结果，生成行李的最终安检结果。本发明通过综合判断得出行李的安监结果，避免漏报误报新型违禁品，减小了漏报误报的概率。此外，将行李的危险等级划分为危险行李、安全行李和待核实行李，工作人员仅需对待核实行李进行详细审核，提升了工作效率。

主权项：1.一种安检图像识别方法，其特征在于，包括：获取行李的X光图像；将所述行李的X光图像输入预先训练的第一安检图像识别模型，得到第一识别结果；其中，所述第一安检图像识别模型用于划分所述行李的危险等级，所述第一安检图像识别模型是基于多示例学习模型训练得到的；将所述行李的X光图像输入预先训练的第二安检图像识别模型，得到第二识别结果；其中，所述第二安检图像识别模型用于标注所述行李中物品的类别，所述第二安检图像识别模型是基于目标检测网络模型训练得到的；根据所述第一识别结果和所述第二识别结果，确定对所述行李的安检结果；其中，所述方法还包括：获取训练图像；当所述训练图像中的物品包含违禁品时，将所述训练图像划分为负样本；以及，当所述训练图像中的物品均为生活用品时，将所述训练图像划分为正样本；基于所述正样本和所述负样本，训练多示例学习模型，得到所述第一安检图像识别模型；对所述训练图像中的物品进行标注；基于所述训练图像和所述训练图像中物品的标注，对所述目标检测网络模型进行训练，得到所述第二安检图像识别模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所;北京经纬信息技术有限公司 安检图像识别方法、装置、电子设备及存储介质

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