[發明專利]基于特征圖重賦權的X光違禁品包裹檢測方法及裝置

有效

• 申請號: 202010725421.6
• 申請日: 2020-07-24
• 公開（公告）號: CN112070079B
• 公開（公告）日: 2022-07-05
• 發明（設計）人: 高紅霞;廖宏宇;林國遠
• 申請（專利權）人: 華南理工大學
• 主分類號: G06V10/25
• 分類號: G06V10/25;G06V10/40;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/764
• 代理公司: 廣州廣典知識產權代理事務所(普通合伙) 44365
• 代理人: 謝偉

本發明公開了一種基于特征圖重賦權的X光違禁品包裹檢測方法和裝置，通過構建X光違禁品訓練集，依次獲取圖像特征圖、感興趣區域特征圖、類注意特征圖，采用類注意特征圖對感興趣區域特征圖做重賦權操作，得到單維特征向量，確定各類違禁品的預測類別，調節下一次訓練過程中采用的特征提取網絡、元特征提取器及分類回歸網絡，返回執行依次獲取圖像特征圖、感興趣區域特征圖、類注意特征圖的過程，重新將X光違禁品訓練集輸入調節后的特征提取網絡進行迭代訓練，直至訓練次數大于或等于預設的迭代次數，確定違禁品檢測器，將待檢測包裹輸入違禁品檢測器，以獲取違禁品檢測器輸出的違禁品位置及違禁品類別，達到節省人力物力，降低檢測成本的目的。

技術領域

本發明涉及智能檢測技術領域，尤其涉及一種基于特征圖重賦權的X光違禁品包裹檢測方法、裝置、計算機設備和存儲介質。

背景技術

X光圖像是由X射線穿透待檢測物體、根據物體的不同密度渲染出不同顏色所得到的圖像，常用于安檢識別違禁品。相比于普通圖像，X光圖像只有顏色和形狀信息，物體的檢測識別更為困難，所以X光違禁品檢測一直是丞待解決的難題。

特別是近幾年交通行業和快速行業的發展造成了行李/快遞安檢方面的巨大壓力。為了保障公共區域的安全，在乘坐大型交通工具前，要對所攜帶物品進行檢查，禁止違禁品上車；快遞包裹在投遞前，需要預先檢測包裹內是否有違禁品。安全起見，傳統上，需要專業安檢人員在X-光機旁邊人工觀察每一件包裹的X光圖像，確認包裹是否含違禁品，這需要耗費極大的人力物力，且工作效率隨著安檢人員的疲勞度增加而降低，出現漏檢和錯檢的情況也會相應的增多。

目前判別包裹中的違禁品的主要方法主要是靠人力進行安檢，通常需要幾組工作人員輪流工作，每組包括至少一名專業安檢人員和兩名分揀人員，這樣使傳統的包裹檢測方案存在效率低、成本高的問題。

發明內容

針對以上問題，本發明提出一種基于特征圖重賦權的X光違禁品包裹檢測方法、裝置、計算機設備和存儲介質。

為實現本發明的目的，提供一種基于特征圖重賦權的X光違禁品包裹檢測方法，包括如下步驟：

S10，采集各類違禁品包裹的X光圖像數據，在各類違禁品包裹的X光圖像數據中標注違禁品的真實類別和真實位置，根據各個X光圖像數據，以及各個X光圖像數據對應的違禁品類別和違禁品位置構建X光違禁品訓練集；

S20，將X光違禁品訓練集輸入特征提取網絡，獲得圖像特征圖；

S30，將圖像特征圖輸入區域建議網絡，獲得感興趣區域特征圖；

S40，將各類違禁品包裹的X光圖像數據及各個X光圖像數據攜帶的標注輸入元特征提取器，獲取元特征提取器中深層網絡輸出的特征圖作為各類違禁品的類注意特征圖；

S50，采用類注意特征圖對感興趣區域特征圖做重賦權操作，對重賦權操作得到的結果進行降維處理，得到單維特征向量；

S60，將單維特征向量輸入分類回歸網絡，得到表征各類違禁品類別得分及邊框調整參數的輸出特征向量，將輸出特征向量中得分最高的類別確定為各類違禁品的預測類別，根據邊框調整參數確定各類違禁品在相應X光圖像數據中的預測位置，根據各類違禁品的預測類別、預測位置、真實類別與真實位置做運算，計算損失函數，通過損失函數反向傳播，以調節下一次訓練過程中采用的特征提取網絡、元特征提取器及分類回歸網絡；

S70，采用調節后的特征提取網絡、元特征提取器及分類回歸網絡返回步驟S20重新將X光違禁品訓練集輸入調節后的特征提取網絡進行迭代訓練，直至訓練次數大于或等于預設的迭代次數，依據當前的分類回歸網絡確定違禁品檢測器；

S80，將待檢測包裹輸入違禁品檢測器，獲取違禁品檢測器輸出的違禁品位置及違禁品類別。

在一個實施例中，所述特征提取網絡包括卷積層、池化層與非線性映射層；