【技术实现步骤摘要】
本公开涉及安检，更具体地，涉及一种安检图像识别模型的在线训练方法、在线训练系统、安检图像识别方法、装置、设备、介质和程序产品。
技术介绍
1、在需要安检的场所通常设置安检机对过检对象进行扫描，根据扫描图像判断是否存在安全问题。相关技术中可以使用基于人工智能的安检图像识别模型对扫描图像进行自动识别。上述安检图像识别模型是通过离线训练得到的，例如将实际安检现场的含有违禁品的安检x光图像收集起来，由智能识别技术厂家进行内部标注、训练，生成识别算法模型，再手动更新到现场的设备中。
2、在实现本公开专利技术构思的过程中，专利技术人发现：离线训练方法需经过一系列人工操作的过程，流程长，耗时耗力。并且有些现场的违禁品图像受信息安全限制，可能无法收集发回技术厂家，导致缺失该部分图像后最终生成的算法模型与实际应用现场不能完全匹配。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，本公开提供了一种不同于离线训练方法的安检图像识别模型的在线训练方法、在线训练系统、安检图像识别方法、装置、设备、介质和程序产品。>
2、本公开实本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种安检图像识别模型的在线训练方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，在获得所述第一安检图像识别模型后，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其中，在将所述第一安检图像识别模型发送至所述N个识别端之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述从N个识别端获取具有特定识别结果的M张待检对象图像包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述获得所述M张待检对象图像中每张待检对象图像的数据标注结果包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述每张待检对象图像的数据标注结...
【技术特征摘要】
1.一种安检图像识别模型的在线训练方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，在获得所述第一安检图像识别模型后，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其中，在将所述第一安检图像识别模型发送至所述n个识别端之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述从n个识别端获取具有特定识别结果的m张待检对象图像包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述获得所述m张待检对象图像中每张待检对象图像的数据标注结果包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述每张待检对象图像的数据标注结果包括该张待检对象图像中至少一个待检对象的对象类型，和/或至少一个待检对象的位置信息。
7.根据权利要求5所述的方法，其中，所述将所述每张待检对象图像及其数据标注结果作为训练样本进行在线训练，获得第一安检图像识别模型包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述m张待检对象图像属于至少一个任务类型，所述将所述每张待检对象图像及其数据标注结果作为训练样本进行在线训练，获得第一安检图像识别模型包括：
9.根据权利要求1～8任一项所述的方法，其中，所述将所述每张待检对象图像及其数据标注结果作为训练样本进行在线训练，获得第一安...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈志强，李元景，张丽，唐虎，孙运达，戴智晟，魏国华，傅罡，
申请(专利权)人：同方威视技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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