一种X光图像目标检测方法及装置制造方法及图纸

本申请提供了一种X光图像目标检测方法及装置，其中，该方法包括：对采集的X光图像进行特征提取，得到多尺度特征；将所述多尺度特征同时输入预先训练好的独立的多个类别检测网络中，得到对应多类违禁品的第一类别置信度和目标检测框；根据所述第一类别置信度与所述目标检测框对违禁品进行定位，可以解决相关技术中仅对传统检测网络的分类分支进行改造，候选框的位置目标还是被唯一指定为某一类别的位置框，导致违禁品检测精度不高的问题，通过同时输入独立的多个类别检测网络，对违禁品进行多类别识别，实现X光安检图像物品交融透视场景下的违禁品检测，提高了实际应用场景中违禁品检测的精度。

【技术实现步骤摘要】
一种X光图像目标检测方法及装置
本专利技术涉及图像处理领域，具体而言，涉及一种X光图像目标检测方法及装置。
技术介绍
各自场所关卡的违禁物品检测是维护公共安全的关键防线之一，主要通过安检人员肉眼查审X光机成像下的行李包裹图片实现。随着人工智能的不断发展与技术落地，以计算机智能审图技术辅助传统X光安检危险物品检测的方案越来越普及。相关技术广泛应用于机场、火车站、地铁、客运站、法院、货运、海关等场所，辅助安检员进行各种危禁物品的检测，降低传统纯人工查看带来的漏检与误检率，提高工作效率。准确高效的技术的关键目标，目前智能审图技术主要通过有监督的深度学习实现，物品成像角度、相互遮挡、种类形状繁多、人工标注复杂低效一直是该项技术的困难点。相关技术中设计多分类多标签检测网络，对传统检测网络的候选框类别预测分支进行多标签预测改造，提升目标检测精度。仅对传统检测网络的分类分支进行改造，候选框的位置目标还是被唯一指定为某一类别的位置框，导致违禁品检测精度不高。针对相关技术中仅对传统检测网络的分类分支进行改造，候选框的位置目标还是被唯一指定本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种X光图像目标检测方法，其特征在于，包括：/n对采集的X光图像进行特征提取，得到多尺度特征；/n将所述多尺度特征同时输入预先训练好的独立的多个类别检测网络中，得到对应多类违禁品的第一类别置信度和目标检测框；/n根据所述第一类别置信度与所述目标检测框对违禁品进行定位。/n

【技术特征摘要】
1.一种X光图像目标检测方法，其特征在于，包括：
对采集的X光图像进行特征提取，得到多尺度特征；
将所述多尺度特征同时输入预先训练好的独立的多个类别检测网络中，得到对应多类违禁品的第一类别置信度和目标检测框；
根据所述第一类别置信度与所述目标检测框对违禁品进行定位。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一类别置信度与所述目标检测框对违禁品进行定位包括：
对于所述多类违禁品中的每类违禁品对应的第一类别置信度和目标检测框，执行以下步骤：
判断对应所述每类违禁品的所述第一类别置信度是否大于或等于预设阈值；
在判断结果为是的情况下，根据对应所述每类违禁品的目标检测框对违禁品进行定位。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一类别置信度与所述目标检测框对违禁品进行定位包括：
分别对所述目标检测框进行关键点检测，得到所述目标检测框对应关键点的第二类别置信度，和/或将所述目标检测框输入到预先训练好的多任务分类网络模型中，得到所述目标检测框对应多任务分类的第三类别置信度；
分别根据所述第一类别置信度与所述第二类别置信度确定所述多类违禁品的类别预测概率，或者，分别根据所述第一类别置信度、所述第二类别置信度以及所述第三类别置信度确定所述多类违禁品的类别预测概率；
根据所述类别预测概率与所述目标检测框对违禁品进行定位。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，
分别根据所述第一类别置信度与所述第二类别置信度确定所述多个目标的类别预测概率包括：
分别将所述第一类别置信度与所述第二类别置信度中的较大值确定为所述多个目标的类别预测概率；
分别根据所述第一类别置信度、所述第二类别置信度以及所述第三类别置信度确定所述多类违禁品的类别预测概率包括：
分别将所述第一类别置信度、所述第二类别置信度以及所述第三类别置信度中的较大值确定为所述多个目标的类别预测概率。


5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：马梦园，
申请(专利权)人：浙江大华技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33