一种卷积-长短期记忆神经网络物品检测与识别方法

本发明涉及安全检查技术领域，具体涉及到一种卷积‑长短期记忆神经网络物品检测与识别方法，包括以下步骤：将当前毫米波图像数据帧转换为M路并行的记忆型毫米波图像数据帧，其中M≥2；将M路并行的记忆型毫米波图像数据帧一一对应输出到M个空间注意力卷积模块进行处理得到M个第一加权特征图；将M个第一加权特征图一一对应输出到M个通道注意力LSTM模块进行处理得到M个第二加权特征图,用于后续的违禁物品检测与识别。本发明通过融合注意力机制与CNN及LSTM，实现对毫米波图像中违禁物品的自动识别，以提高违禁物品的识别准确性，满足出入境现场安检对高效、安全且隐私保护性强的安检技术的迫切需求。