一种基于X光机图像的正负数据集双向联合智能判图方法技术

一种基于X光机图像的正负数据集双向联合智能判图方法，包括分别获取多张具有危险品和/或安全品的X光机图片，形成样本数据集，对所有样本数据集中的样本按照图片中物品的属性划分为危险品和安全品，并提取图片中各类危险品与安全品的特征信息，对应建立正数据集和负数据集。对负数据集和正数据集分别进行神经网络训练，形成负样本网络训练模型和正样本网络训练模型；获取待判断图片中物品的数据；分别输入到负样本网络训练模型和正样本网络训练模型进行目标检测，识别图片中的安全品和危险品并在图片中进行显示。本发明专利技术能够提高检出率等提供有效措施。

A bi directional joint intelligent mapping method for positive and negative data sets based on X-ray machine image

【技术实现步骤摘要】
一种基于X光机图像的正负数据集双向联合智能判图方法
本专利技术涉及X光机图像识别领域，尤其涉及一种基于X光机图像的正负数据集双向联合智能判图方法。
技术介绍
近年来，国际国内航空事件频发，安全形势日益严峻，对机场安检系统的市场需求量也逐年增大。为保证旅客安全，在安检时必须能够准确识别行李包裹内的违禁物品，降低危险发生的概率。对于旅客的行李物品检查，以及航空货物的检查等，目前主要手段为使用X光机透视后产生的图像进行辨别，防止违禁物品带上飞机，所以X光机图像的识别检测方法是机场安检技术中的重要组成部分。机场安全检查对X光机图像的识别准确度和效率有很高要求，对X光机的安检员来说，仅凭肉眼人工识别，不仅自动化程度低、工作量大易疲劳，且由于危险品种类繁多，以及行李摆放角度不同，物体密度及体积不同等原因，识别过程中也非常容易判断失误，增大安检难度，对民航安全造成隐患。在日常行李安检过程中，相较于危险品而言，常见的安全品类别和数量占据安检图像所有数据的比重更高更多，所以安检员在判图过程中，往往会首先判断所认知的安全品并予以排除，继而在剩下区域中找寻危本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于X光机图像的正负数据集双向联合智能判图方法，其特征在于，包括：/n（1）分别获取多张具有危险品和/或安全品的X光机图片，形成样本数据集，对所有样本数据集中的样本按照图片中物品的属性划分为危险品和安全品，并提取图片中各类危险品与安全品的特征信息，对应建立正数据集和负数据集；所述正数据集和负数据集中的数据包括属性为危险品的所有正样本数据和属性为安全品的所有负样本数据；/n（2）对负数据集和正数据集分别进行神经网络训练，形成负样本网络训练模型和正样本网络训练模型；/n（3）获取待判断图片，并提取待判定图片中物品的信息；/n（4）将待判断图片的信息输入负样本网络训练模型进行目标检测，识别图...

【技术特征摘要】
1.一种基于X光机图像的正负数据集双向联合智能判图方法，其特征在于，包括：
（1）分别获取多张具有危险品和/或安全品的X光机图片，形成样本数据集，对所有样本数据集中的样本按照图片中物品的属性划分为危险品和安全品，并提取图片中各类危险品与安全品的特征信息，对应建立正数据集和负数据集；所述正数据集和负数据集中的数据包括属性为危险品的所有正样本数据和属性为安全品的所有负样本数据；
（2）对负数据集和正数据集分别进行神经网络训练，形成负样本网络训练模型和正样本网络训练模型；
（3）获取待判断图片，并提取待判定图片中物品的信息；
（4）将待判断图片的信息输入负样本网络训练模型进行目标检测，识别图片中的安全品，然后将安全品在X光机输出的图像中进行显示，并将排除安全品数据后的待判断图片的数...

【专利技术属性】
技术研发人员：王宇慧，叶德茂，李志远，颜世恒，
申请(专利权)人：中国船舶重工集团公司第七一三研究所，中船重工海为郑州高科技有限公司，
类型：发明
国别省市：河南;41