[发明专利]一种基于GYOLOv5的X光危险物品检测与识别方法在审
| 申请号： | 202211261135.4 | 申请日： | 2022-10-14 |
| 公开（公告）号： | CN115641469A | 公开（公告）日： | 2023-01-24 |
| 发明（设计）人： | 张玲;徐成武;李钢;侯惠超;续强;陈太兵;杨之博 | 申请（专利权）人： | 太原理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 太原高欣科创专利代理事务所(普通合伙) 14109 | 代理人： | 孟肖阳;冷锦超 |
| 地址： | 030024 *** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于GYOLOv5的X光危险物品检测与识别方法，属于目标检测技术领域；解决了现有X光危险物品检测在复杂背景下检测准确率低、漏检、误检等问题；包括以下步骤：使用人工标注的X光危险物品图像数据作为原始数据进行预处理；设计网络模型参数；加深网络深度，在网络的backbone层，采用连续的几个3×3卷积核替代backbone中较大的卷积核；对构建的基础YOLOv5网络进行改进，改变网络上、下采样层的卷积操作，利用多通道融合卷积块代替传统卷积结构；使用跳跃连接部分低级与高级特征的特征融合方案，对特征重新学习；调整网络参数，生成并保存训练好的危险物品检测模型，将数据输入至训练好的检测模型，输出检测结果；本发明应用于X光危险物品检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 gyolov5 危险物品 检测 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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