[發(fā)明專利]一種X光圖像目標(biāo)檢測方法及裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010745943.2
• 申請日: 2020-07-29
• 公開（公告）號: CN111860510B
• 公開（公告）日: 2021-06-18
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 馬夢園
• 申請（專利權(quán)）人: 浙江大華技術(shù)股份有限公司
• 主分類號: G06K9/32
• 分類號: G06K9/32;G06K9/62
• 代理公司: 北京康信知識產(chǎn)權(quán)代理有限責(zé)任公司 11240
• 代理人: 張秀英

本申請?zhí)峁┝艘环NX光圖像目標(biāo)檢測方法及裝置，其中，該方法包括：對采集的X光圖像進(jìn)行特征提取，得到多尺度特征；將所述多尺度特征同時輸入預(yù)先訓(xùn)練好的獨立的多個類別檢測網(wǎng)絡(luò)中，得到對應(yīng)多類違禁品的第一類別置信度和目標(biāo)檢測框；根據(jù)所述第一類別置信度與所述目標(biāo)檢測框?qū)`禁品進(jìn)行定位，可以解決相關(guān)技術(shù)中僅對傳統(tǒng)檢測網(wǎng)絡(luò)的分類分支進(jìn)行改造，候選框的位置目標(biāo)還是被唯一指定為某一類別的位置框，導(dǎo)致違禁品檢測精度不高的問題，通過同時輸入獨立的多個類別檢測網(wǎng)絡(luò)，對違禁品進(jìn)行多類別識別，實現(xiàn)X光安檢圖像物品交融透視場景下的違禁品檢測，提高了實際應(yīng)用場景中違禁品檢測的精度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，具體而言，涉及一種X光圖像目標(biāo)檢測方法及裝置。

背景技術(shù)

各自場所關(guān)卡的違禁物品檢測是維護(hù)公共安全的關(guān)鍵防線之一，主要通過安檢人員肉眼查審X光機(jī)成像下的行李包裹圖片實現(xiàn)。隨著人工智能的不斷發(fā)展與技術(shù)落地，以計算機(jī)智能審圖技術(shù)輔助傳統(tǒng)X光安檢危險物品檢測的方案越來越普及。相關(guān)技術(shù)廣泛應(yīng)用于機(jī)場、火車站、地鐵、客運站、法院、貨運、海關(guān)等場所，輔助安檢員進(jìn)行各種危禁物品的檢測，降低傳統(tǒng)純?nèi)斯げ榭磶淼穆z與誤檢率，提高工作效率。準(zhǔn)確高效的技術(shù)的關(guān)鍵目標(biāo)，目前智能審圖技術(shù)主要通過有監(jiān)督的深度學(xué)習(xí)實現(xiàn)，物品成像角度、相互遮擋、種類形狀繁多、人工標(biāo)注復(fù)雜低效一直是該項技術(shù)的困難點。

相關(guān)技術(shù)中設(shè)計多分類多標(biāo)簽檢測網(wǎng)絡(luò)，對傳統(tǒng)檢測網(wǎng)絡(luò)的候選框類別預(yù)測分支進(jìn)行多標(biāo)簽預(yù)測改造，提升目標(biāo)檢測精度。僅對傳統(tǒng)檢測網(wǎng)絡(luò)的分類分支進(jìn)行改造，候選框的位置目標(biāo)還是被唯一指定為某一類別的位置框，導(dǎo)致違禁品檢測精度不高。

針對相關(guān)技術(shù)中僅對傳統(tǒng)檢測網(wǎng)絡(luò)的分類分支進(jìn)行改造，候選框的位置目標(biāo)還是被唯一指定為某一類別的位置框，導(dǎo)致違禁品檢測精度不高的問題，尚未提出解決方案。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實施例提供了一種X光圖像目標(biāo)檢測方法及裝置，以至少解決相關(guān)技術(shù)中僅對傳統(tǒng)檢測網(wǎng)絡(luò)的分類分支進(jìn)行改造，候選框的位置目標(biāo)還是被唯一指定為某一類別的位置框，導(dǎo)致違禁品檢測精度不高的問題。

根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，提供了一種X光圖像目標(biāo)檢測方法，包括：

對采集的X光圖像進(jìn)行特征提取，得到多尺度特征；

將所述多尺度特征同時輸入預(yù)先訓(xùn)練好的獨立的多個類別檢測網(wǎng)絡(luò)中，得到對應(yīng)多類違禁品的第一類別置信度和目標(biāo)檢測框；

根據(jù)所述第一類別置信度與所述目標(biāo)檢測框?qū)`禁品進(jìn)行定位。

可選地，根據(jù)所述第一類別置信度與所述目標(biāo)檢測框?qū)`禁品進(jìn)行定位包括：

對于所述多類違禁品中的每類違禁品對應(yīng)的第一類別置信度和目標(biāo)檢測框，執(zhí)行以下步驟：

判斷對應(yīng)所述每類違禁品的所述第一類別置信度是否大于或等于預(yù)設(shè)閾值；

在判斷結(jié)果為是的情況下，根據(jù)對應(yīng)所述每類違禁品的目標(biāo)檢測框?qū)`禁品進(jìn)行定位。

可選地，根據(jù)所述第一類別置信度與所述目標(biāo)檢測框?qū)`禁品進(jìn)行定位包括：

分別對所述目標(biāo)檢測框進(jìn)行關(guān)鍵點檢測，得到所述目標(biāo)檢測框?qū)?yīng)關(guān)鍵點的第二類別置信度，和/或?qū)⑺瞿繕?biāo)檢測框輸入到預(yù)先訓(xùn)練好的多任務(wù)分類網(wǎng)絡(luò)模型中，得到所述目標(biāo)檢測框?qū)?yīng)多任務(wù)分類的第三類別置信度；

分別根據(jù)所述第一類別置信度與所述第二類別置信度確定所述多類違禁品的類別預(yù)測概率，或者，分別根據(jù)所述第一類別置信度、所述第二類別置信度以及所述第三類別置信度確定所述多類違禁品的類別預(yù)測概率；

根據(jù)所述類別預(yù)測概率與所述目標(biāo)檢測框?qū)`禁品進(jìn)行定位。

可選地，分別根據(jù)所述第一類別置信度與所述第二類別置信度確定所述多類違禁品的類別預(yù)測概率包括：