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申请/专利权人：江苏星图智能科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于多级联合判定OOD物体的方法、设备及介质，包括：获取装放筐图像并矫正；将矫正后的装放筐图像输入到目标检测层，判断目标样本是否在采样数据集内；将可能存在OOD物体的装放筐图像输入到第一分类层，对图像方向进行粗过滤；将粗过滤后的装放筐图像输入到第一分类网络，第一分类网络将装放筐图像均匀分割为多个位置图片；绑定位置信息；将每个位置图片输入到第二分类网络，得到置信度；根据每个位置图片的置信度与预设的置信度阈值判断是否存在OOD物体；对位置图片进行权重累计，得到总权重值；根据总权重值与预设的权重阈值判断是否存在OOD物体，得出最终结果。本发明提高目标样本定位与匹配的精度和稳定性。

主权项：1.一种基于多级联合判定OOD物体的方法，其特征在于，应用于机场行李运输过程中用于安放物体的装放筐的检测，包括如下步骤：步骤1、获取机场行李运输过程中用于安放物体的装放筐所对应的装放筐图像，对装放筐图像进行矫正，使装放筐图像的形状和大小与装放筐实际形态保持一致；步骤2、将矫正后的装放筐图像输入到目标检测层，获取装放筐图像的目标样本并判断该目标样本是否在采样目标集合内，若是，则说明装放筐内存在属于采样目标集合内的物体，对该装放筐进行拦截；否则判定为可能存在OOD物体，进入步骤3；步骤3、将可能存在OOD物体的装放筐图像作为输入进入到第一分类层，所述第一分类层对输入的装放筐图像的方向进行粗过滤，若为标准方向，则进入步骤4，若为非标准方向，则进行方向矫正后，进入步骤4；步骤4、将方向进行粗过滤后的装放筐图像作为输入进入到第二分类层的第一分类网络，所述第一分类网络将装放筐图像均匀分割为n*m等分作为n*m个位置图片，n和m为任意正整数；并绑定每个位置图片的位置信息；步骤5、根据所述位置信息作为索引，将每个位置图片分别输入到第二分类层的第二分类网络，得到置信度；步骤6、对n*m个位置图片的置信度得分进行归一化，得到每个位置图片的得分比例；每个位置图片按照得分比例分配权重，进行累加，得到总权重值；并根据所述总权重值与预设的权重阈值判断是否存在OOD物体，若是，则对该装放筐进行拦截；否则对该装放筐进行放行。

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