一种基于注意力机制连续视角的危险品检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于注意力机制连续视角的危险品检测方法，所述方法利用多视角拍摄危险品得到的一系列旋转图像，然后基于注意力机制，训练网络得到不同视角图像的不同权重。本发明专利技术公开的基于注意力机制连续视角的危险品检测方法，使得网络在物品识别与分类时更加有侧重点，既不会被不必要的多余角度所干扰到结果，也不会忽略有效信息而无法识别出危险品，显著提升了检测准确率。显著提升了检测准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于注意力机制连续视角的危险品检测方法


[0001]本专利技术涉及计算机视觉和图像处理
，具体涉及一种基于注意力机制连续视角的危险品检测方法。

技术介绍

[0002]危险物品检测是公共安全领域的一个关键问题，在危险品检测时，拍摄图像的机器大多是从单一的角度进行拍摄的，而危险品的放置角度不同，会产生不同的检测效果。例如：一把刀从不同角度拍摄，会产生不同的视觉效果，在很多角度会被错认成其他的生活用品。因此，单一角度的危险品识别会降低识别的准确率。
[0003]现有技术中，为解决上述问题，采取的方法为：对于连续的图像进行整体分析，利用关键点的匹配和跟踪，进一步对感兴趣的物体进行分类；或者针对单张图像，通过卷积神经网络提取特征信息，并对危险品进行识别。
[0004]例如：专利CN110458166A提出了一种基于可变形卷积的危险品检测方法、装置及设备，其是利用可变形卷积对危险品图像进行特征提取，但该方法没有考虑图像中危险品的旋转角度问题，对于某些角度，危险品的特征可能很不明显，只对于单一视角的图像进行特征提取再进行识别，可能会本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于注意力机制连续视角的危险品检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，训练获得危险品分类模型。步骤2，获取待检测危险品图像，利用训练获得的危险品分类模型，获得检测结果。2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，步骤1包括以下子步骤：步骤1
‑
1，建立训练集；步骤1
‑
2，构建分类模型；步骤1
‑
3，训练分类模型。3.根据权利要求2所述的检测方法，其特征在于，步骤1
‑
1包括以下子步骤：步骤1
‑1‑
1，获得危险品连续角度下的图像；步骤1
‑1‑
2，对危险品每一角度下的图像赋予权值，获得训练数据集。4.根据权利要求2所述的检测方法，其特征在于，步骤1
‑1‑
1中，采用X射线从不同角度拍摄危险品旋转180
°
的图像，每隔一定角度拍摄一张；优选地，危险品每旋转10
°
，拍摄一张图像。5.根据权利要求2所述的检测方法，其特征在于，步骤1
‑
2中，所述构建分类模型包括构建注意力模块的步骤，所述注意力模块包括通道注意力模块和空间注意力模块。6.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员：卓晴，喻望，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：