基于可变形卷积的危险品检测方法、设备及介质

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基于可变形卷积的危险品检测方法、设备及介质
申请号:CN202411895056
申请日期:2024-12-21
公开号:CN119810072A
公开日期:2025-04-11
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于可变形卷积的危险品检测方法、设备及介质,属于危险品检测技术领域。本发明通过采用基于可变形卷积的检测方法,能够更灵活地适应不同形状和大小的危险品,从而提高检测的准确性,通过注意力机制的引入,特别是通道注意力和空间注意力的结合,进一步增强了对危险品形状信息的识别能力。通过多特征融合策略,本发明将区域增强特征、彩色特征和边缘特征进行集中式融合,每种特征通过独立的网络分支进行深度特征提取,不仅丰富了特征信息,而且提高了模型对不同成像条件和危险品类型的鲁棒性。采用三元损失函数对模型进行训练,通过设置不同损失的权重,引导模型更好地进行特征融合,并通过交叉熵损失函数优化模型的识别性能。
技术关键词
危险品检测方法 深度特征提取 彩色特征 融合策略 危险品检测设备 危险品检测技术 注意力机制 卷积模块 安检设备成像 非局部均值滤波 多层感知机 特征选择机制 图像输入单元 图像边缘信息 卷积神经网络模型 分支 损失函数优化
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