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摘要：本发明公开了一种基于数据增强的安检物品检测方法，应用于X光安全检查技术领域，其方法包括以下步骤：S1、基于原始目标检测框构造自然图像和X光安检图像的训练样本对；S2、通过数据增强策略提升训练样本对的多样性；S3、对数据增强策略获得的第一预测框结果进行分步融合，得到第二预测框结果；S4、根据所述第二预测框结果对违禁物品进行检测；通过所述目标检测方法对违禁物品进行检测，引入自然图像为X光安检图像数据集提供外观特征，增强模型对违禁品的判别能力，提升检测精度；通过不同的数据增强策略提升数据集的多样性，减低因数据集本身的缺陷带来的影响，能够大大提高X光违禁物品检测模型的检测性能。
主权项：1.一种基于数据增强的安检物品检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、基于原始目标检测框构造自然图像和X光安检图像的训练样本对；S2、通过数据增强策略提升所述训练样本对的多样性；S3、对所述数据增强策略获得的第一预测框结果进行分步融合，得到第二预测框结果；具体包括：S31、获取所有K种数据增强策略的第一预测框结果，第一预测框结果为预测框位置坐标以及置信度信息，具体为：Φ＝Q1x∪Q2x∪…∪QKx式中，Φ表示所有K种数据增强策略的第一预测框结果集合，QKx表示第K种数据增强策略的第一预测框结果；S32、将第一预测框结果按照置信度S降序排列，去除置信度低于预设阈值的预测框，得到参与集成学习的待融合预测框集合ΦS：ΦS＝sortΦ,SS33、分步融合S32中得到的待融合预测框，得到初步融合预测框与未被融合预测框，具体为：判断两个待融合预测框的面积交并比，如果面积交并比大于交并比参数，则将待融合预测框进行融合：获得待融合预测框中最大的置信度分数soi：soi＝maxsi,…,sj式中，si，sj表示参与待融合预测框的置信度；计算待融合预测框的坐标参数 式中，foi为初步融合预测框，sk表示待融合预测框的置信度，x1,2k,y1,2k表示待融合预测框的坐标参数；S4、根据所述第二预测框结果对违禁物品进行检测。
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百度查询： 北京师范大学 基于数据增强的安检物品检测方法
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