公开(公告)号：CN119579903A

公开(公告)日：2025-03-07

申请号：CN202411771338.7

申请日：2024-12-04

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 刘琼 ,  李广睿 ,  文韬

IPC: G06V10/26 ,  G06V20/70 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06V10/40 ,  G06V10/10 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0442

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习安检X光图像目标产品分割与识别方法，涉及计算机视觉的技术领域，该方法通过构建以HRNet为主干的神经网络模型，结合去遮挡模块、双重边界增强模块和区域信息聚合网络，有效提升对遮挡区域和多尺度目标产品的识别能力；通过数据相关上采样和优化解码过程，提高了图像分割精度和边缘处理效果；在PIDray数据集上的实验结果表明，该方法在mIoU、mPA和mPrecision等指标上均优于现有算法，特别适用于复杂安检场景的应用需求。