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摘要：本申请涉及了一种X光安检底层数据的抗干扰物品识别方法和装置，本方法是选取第一安检设备的底层数据搭建标准数据分布，然后构建起标准数据分布与第二安检设备的数据分布之间的映射关系，当第二安检设备检测到待检测物品的相关X光图像时，能够根据映射关系，转换成能够符合标准数据分布的目标X光图像，进而能够被标准数据所训练的目标检测模型所检测，能够避免因不同型号安检机的X光图像的差异造成的干扰，提高安检效率和准确性。

主权项：1.一种基于X光安检底层数据的抗干扰物品识别方法，其特征在于，所述基于X光安检底层数据的抗干扰物品识别方法包括：获取第一安检设备的第一数据分布和获取第二安检设备的第二数据分布；其中，所述第一数据分布是由所述第一安检设备获取标准件的第一X光图像中的像素值构建得到，所述第二数据分布是由所述第二安检设备获取所述标准件的第二X光图像中的像素值构建得到，所述第一安检设备与所述第二安检设备是不同的安检设备；采用回归方法构建所述第一数据分布和所述第二数据分布之间的映射关系，并根据所述映射关系将由所述第二安检设备获取待检测物品的待检测X光图像转换成目标X光图像；所述采用回归方法构建所述第一数据分布和所述第二数据分布之间的映射关系，包括：采用岭回归方法构建所述第一数据分布和所述第二数据分布之间的映射关系；或者，采用单变量线性回归方法构建所述第一数据分布和所述第二数据分布之间的映射关系；或者，采用多变量线性回归方法构建所述第一数据分布和所述第二数据分布之间的映射关系；所述第二X光图像包括所述标准件的高能谱灰度图、低能谱灰度图和等效原子序数灰度图；如果采用岭回归方法构建所述第一数据分布和所述第二数据分布之间映射关系，所述岭回归方法的目标函数包括： ；其中，表示岭回归方法的回归系数，表示欧几里得范数的平方，表示岭参数，为第一数据分布，为第二数据分布；如果采用单变量线性回归方法构建所述第一数据分布和所述第二数据分布之间的映射关系，所述单变量线性回归方法的表达式为： ；其中，和表示单变量线性回归方法的回归系数，表示误差项；如果采用多变量线性回归方法构建所述第一数据分布和所述第二数据分布之间的映射关系，所述多变量线性回归方法的表达式为： ；其中，、、和表示多变量线性回归方法的回归系数，表示误差项，表示高能谱灰度图中的像素值对应的数据分布，表示低能谱灰度图中的像素值对应的数据分布，表示等效原子序数灰度图中的像素值对应的数据分布；通过目标检测模型对所述目标X光图像进行检测，得到检测结果；其中，所述目标检测模型是由所述第一X光图像训练得到的检测模型。

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百度查询： 湖南苏科智能科技有限公司 一种X光安检底层数据的抗干扰物品识别方法和装置