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申请/专利权人：中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所;北京经纬信息技术有限公司;中国铁道科学研究院集团有限公司

摘要：本申请提供一种铁路安检X光图像数据标注增强方法，涉及深度学习模型数据标注技术领域，该方法包括：采集多个违禁品的第一图像和第二图像，并基于每个违禁品的第一图像和第二图像构建每个违禁品对应的第三图像；基于每个违禁品对应的第三图像以及每个违禁品的辅助参照对象的三维图像，生成目标样本数据。本申请提供的铁路安检X光图像数据标注增强方法，用于生成包各种违禁品图像以及标签的样本数据，使得基于该样本数据训练得到的图像识别模型对违禁品识别的准确率得到极大地提升。

主权项：1.一种铁路安检X光图像数据标注增强方法，其特征在于，包括：采集多个违禁品的第一图像和第二图像，并基于每个违禁品的第一图像和第二图像构建每个违禁品对应的第三图像；所述第一图像包括：不同角度的二维X光图像；所述第二图像包括：不同角度的二维摄像头图像；一个角度分别对应一个二维X光图像和一个二维摄像头图像；所述第三图像包括：基于所述第一图像进行三维重建后的三维X光图像，以及基于所述第二图像进行三维重建后的三维摄像头图像；基于每个违禁品对应的第三图像以及每个违禁品的辅助参照对象的三维图像，生成目标样本数据；其中，所述辅助参照对象包括：与违禁品的物品种类相同的第一物品的第四图像，与违禁品的物品种类不同的第二物品的第四图像；所述第四图像包括：三维X光图像，三维摄像头图像；所述目标样本数据包括以下至少一项：每个违禁品与对应的第一物品进行融合后得到的第一样本数据，每个违禁品与对应的第二物品进行融合后得到的第一样本数据；每个违禁品与对应的至少一个第一物品，和或，对应的至少一个第二物品混合放置后得到的第二样本数据；所述第一样本数据包括：不同大小和形状的二维X光图像，不同大小和形状的二维摄像头图像，违禁品名称；所述第二样本数据包括：包含多个违禁品的二维X光图像、包含多个违禁品的二维摄像头图像以及每个违禁品的名称。

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