[发明专利]基于X光机图像机场旅客安检危险品实时高识别率方法

摘要

本发明提供一种基于X光机图像机场旅客安检危险品实时高识别率方法，包括：构造危险品形状特征样本库和构造危险品颜色模型样本；对危险品形状样本图像数据进行分类标注，对分类标注的数据并划分为训练集、验证集和测试集；建立深度学习神经网络模型；训练神经网络模型，确定网络模型参数；通过测试集来测试训练完成的神经网络来进行危险品的种类判别检测阈值和定位阈值的设定；将危险品颜色模型与深度学习神经网络结合来进行危险品的种类判别。本发明根据不同危险品图像的轮廓、颜色信息和局部特征组合使训练更具有针对性和灵活性，有效提高系统的检出准确率。