基于去重叠和关联注意力机制的X光图像违禁品检测方法技术

本发明专利技术公开了基于去重叠和关联注意力机制的X光图像违禁品检测方法，该方法首先获取含有目标边界框和类别标注的X光图像数据集。其次在YOLOv7的网络主干部分末尾添加分类器，并在网络主干与颈部之间添加自顶而下的去重叠模块，输出特征图集合然后将YOLOv7颈部双向融合特征金字塔结构中的特征融合模块替换为增强特征融合模块，得到特征图集合N。最后在YOLOv7网络头部添加无需锚框的检测头，输入特征图集合N，输出模型预测的目标边界框和类别，设定训练参数进行迭代训练，在验证集上进行验证，输出违禁品检测效果图。本发明专利技术对于X光图像违禁品检测的检测精度明显提高，并且拥有较高的检测速度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及深度学习以及目标检测领域，具体是一种基于去重叠和关联注意力机制的x光图像违禁品检测方法。

技术介绍

1、随着公共交通枢纽人群密度的增加，安全检测在保障公共安全方面的作用越来越重要。安检方面通常使用x光机来扫描行李生成x光图像，安检人员可以根据不同材质的物品对x射线的吸收和散射衰减程度不同，物品产生的相应x光图像颜色也不同，结合边缘和形状等形态特征，从而判断行李是否存在危险物品。

2、与自然场景下获取的图片相比，x光图像具有以下特点：(1)物体重叠：使用x光机来扫描行李生成x光图像，行李箱中的物体相互堆叠，导致生成的x光图像中目标物体包含其他物体的干扰信息，干扰目标物体的检测；(2)目标尺度变化大：由于行李箱中的物体摆放位置任意，导致目标尺度变换剧烈；(3)小目标占比高：由于大部分的违禁品是小物体，需要安检人员保持高度注意力集中状态，长时间下会造成安检人员疲劳，导致漏检。

3、随着卷积神经网络的发展，基于深度学习的x射线安检图像违禁品检测方法取得了突破性的进展。zhao等人为解决x射线图像严重重叠的问题，设计了一个去重叠本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于去重叠和关联注意力机制的X光图像违禁品检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于去重叠和关联注意力机制的X光图像违禁品检测方法，其特征在于，步骤2具体过程为：

3.根据权利要求2所述的基于去重叠和关联注意力机制的X光图像违禁品检测方法，其特征在于，所述TD-DOM机制中包含通道选取部分和空间激活部分，具体设计如下：

4.根据权利要求3所述的基于去重叠和关联注意力机制的X光图像违禁品检测方法，其特征在于，步骤3具体过程为：

5.根据权利要求4所述的基于去重叠和关联注意力机制的X光图像违禁品检测方法，其特征在于，...

【技术特征摘要】

1.基于去重叠和关联注意力机制的x光图像违禁品检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于去重叠和关联注意力机制的x光图像违禁品检测方法，其特征在于，步骤2具体过程为：

3.根据权利要求2所述的基于去重叠和关联注意力机制的x光图像违禁品检测方法，其特征在于，所述td-dom机制中包含通道选取部分和空间激活部分，具体设计如下：

4.根据权利要求3所述的基于去重叠和关联注意力机制的x光图像违禁品检测方法，其特征在于，步骤3具体过程为：

5.根据权利要求4所述的基于去重叠和关联注意力机制的x光图像违禁...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐向华，周东，王然，李平，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：