(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 20221023251 1.0 (22)申请日 2022.03.09 (66)本国优先权数据 202110252968.3 2021.0 3.09 CN (71)申请人 北京航空航天大 学 地址 100191 北京市海淀区学院路37号 (72)发明人 刘祥龙　陶仁帅　尉言路　李海南　 (74)专利代理 机构 北京汲智翼成知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11381 专利代理师 陈曦　贾兴昌 (51)Int.Cl. G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 10/774(2022.01)G06V 10/44(2022.01) G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 一种安检图像中违 禁物品检测方法及装置 (57)摘要 本发明公开了一种安检图像中违禁物品检 测方法及装置。 该方法包括如下步骤： 获取待检 测的安检图像； 将待检测的安检图像输入到预先 训练好的基于目标物边缘信息聚合的多特征融 合模型中， 得到该图像用于目标物预测的边界特 征增强后的特征图。 利用本发明所提供的方法得 到的边界特征增强后的特征图特征丰富、 边界精 确， 以便于检测器对行李物品中的违禁品进行检 测， 有效地解决了X射线所拍摄的安检图像中目 标物边界模糊、 失真， 图像色彩单调、 缺乏光泽的 问题。 权利要求书2页 说明书8页 附图2页 CN 114676759 A 2022.06.28 CN 114676759 A 1.一种安检图像中违 禁物品检测方法， 其特 征在于包括如下步骤： 步骤S1、 获取待检测的安检图像； 步骤S2、 将所述待检测的安检图像输入到预先训练好的基于目标物边缘信息聚合的多 特征融合模型中， 得到该图像用于目标物预测的边界特 征增强后的特 征图。 2.如权利要求1所述的安检图像中违 禁物品检测方法， 其特 征在于： 所述基于目标物边 缘信息聚合的多特 征融合模型通过如下步骤得到： 步骤S21、 建立包 含违禁物品的图像数据集， 并划分训练集数据和 测试集数据； 步骤S22、 将所述训练集数据中的图像每输入一个批次图像到双向特征传播网络 中， 生 成各个图像的多层初始特征图后， 基于所述多层初始特征图提取出各个图像的多层目标物 边缘特征图； 步骤S23、 将所述各个图像 中的多层目标物边缘特征图输入到边界特征聚合模块中， 得 到各个图像中目标物的多层边界特 征增强的特 征图； 步骤S24、 将所述各个 图像中目标物的多层边界特征增强的特征图输入到所述双向特 征传播网络中， 实现与所述多层初始特征图融合， 得到各个图像用于目标物预测的边界特 征增强后的特 征图； 步骤S25、 重 复执行步骤S22至S24直至迭代预设次数， 得到基于目标物边缘信息聚合的 多特征融合模型； 步骤S26、 采用所述测试集数据测试所述基于目标物边缘信息聚合的多特征融合模型 的精度。 3.如权利要求2所述的安检图像中违 禁物品检测方法， 其特 征在于： 建立包含违禁物品的图像数据集时， 采集数张安检图像， 并对每一张图像中的物品进 行标注后， 从中选取 出包含违禁物品的图像建立图像数据集。 4.如权利要求2所述的安检图像中违 禁物品检测方法， 其特 征在于在步骤S2 2中， 将所述每输入一个批次图像利用卷积层， 生成各个图像的多层初始特征图， 所述多层 初始特征图输入到所述双向特征传播网络的深层特征传播模块中， 通过自上而下 的路径， 进行目标物边缘特征传播， 使得每一层的目标物 边缘特征图都包含了在其之后所有层的目 标物边缘特征信息。 5.如权利要求2所述的安检图像中违 禁物品检测方法， 其特 征在于在步骤S23中， 每一层边界特 征增强的特 征图通过边界特 征聚合模块由如下步骤得到； 步骤S230、 将一层目标物边缘特征图进行复制， 得到预设数量相应层目标物边缘特征 图； 步骤S231、 将复制的目标物边缘特征图对应进行多方向池化操作， 得到相应方向的目 标物边界特 征图； 步骤S232、 将多方向的目标物边界特征图与对应层目标物边缘特征图进行融合， 得到 对应层边界特 征增强的特 征图。 6.如权利要求5所述的安检图像中违 禁物品检测方法， 其特 征在于在步骤S231中， 将复制的目标物边 缘特征图对应进行多方向池化操作时， 根据如下公式实现；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114676759 A 2其中， Cm， n(i， j)表示边界聚合后特征图的第i行第j列的像素点数值； 表 示某一层目标物边缘特征图复制的第n张目标物边缘特征图中向下池化操作时， 第i行第j 列的像素点所在列中， 该像素点及其之前所有像素点 中的最大数值； 表示某 一层目标物边缘特征图复制的第n张目标物边缘特征图中向上池化操作时， 第i行第j列的 像素点所在列中， 该像素点及其之前所有像素点中的最大数值； 表示某一 层目标物边缘特征图复制的第n张目标物边缘特征图中向左池化操作时， 第i行第j列的像 素点所在行中， 该像素点及其之前所有像素点中的最大数值； 表示某一层目 标物边缘特征图复制的第n张目标物边缘特征图中向右池化操作时， 第i行第j列的像素点 所在行中， 该像素点及其之前 所有像素点中的最大 数值。 7.如权利要求5所述的安检图像中违 禁物品检测方法， 其特 征在于在步骤S232中， 将多方向的目标物边界特征图与对应层目标物边缘特征图中对应位置的像素点数值 相加， 得到对应层边界特 征增强的特 征图。 8.如权利要求2所述的安检图像中违 禁物品检测方法， 其特 征在于在步骤S24中， 双向特征传播网络中的浅层特征传播模块将各个图像中目标物的多层边界特征增强 的特征图， 通过自下而 上的路径， 生成浅层信息传播后的特征图， 并将其与相应的各个图像 的多层初始特征图中对应位置的像素点数值相加， 得到各个图像用于目标物预测的边界特 征增强后的特 征图。 9.一种安检图像中违禁物品检测装置， 其特征在于包括处理器和存储器， 所述处理器 读取所述存储器中的计算机程序或指令， 用于执 行以下操作： 获取待检测的安检图像； 将所述待检测的安检图像输入到预先训练好的基于目标物边缘信息聚合的多特征融 合模型中， 得到该图像用于目标物预测的边界特 征增强后的特 征图。 10.一种计算机可读存储介质， 所述可读存储介质上存储有指令， 当其在计算机上运行 时， 使得所述计算机执 行如以下操作： 获取待检测的安检图像； 将所述待检测的安检图像输入到预先训练好的基于目标物边缘信息聚合的多特征融 合模型中， 得到该图像用于目标物预测的边界特 征增强后的特 征图。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114676759 A 3