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公开（公告）号CN122966999A | 申请号CN202510482239.5 | 专利类型发明专利 |
状态在审 | 国家或地区CN | 申请人浙江科技大学;浙江大学计算机创新技术研究院 |
分类号G06V10/764(2022.01), G06V10/766(2022.01), G06V10/80(2022.01), G06V10/82(2022.01), G06N3/0464(2023.01), G06N3/047(2023.01), G06N3/08(2023.01) | 申请日2025-04-17 | 公开日2026-10-23 |
发布日期2026-10-23 | 文档 ID84601468817200005 | 源数据页码1727 |
专利语言zh | ||
本发明针对X线图像违禁品目标检测中存在的识别定位困难，以及人流高峰阶段对于安检装备升级和部署的需求，公开了一种轻量化YOLOv8的X光安检违禁品识别方法，包括以下步骤：首先，根据预定比例减少原网络的通道数量，实现模型参数和计算复杂度的有效降低。其次，引入BiFPN特征提取策略，在保持原有轻量化效果的同时进一步提升了算法的性能。最后，为了改进模型的回归损失函数，引入Focal Loss的思想，结合GIOU Loss提出了一种新的回归损失函数Focal‑GIOU Loss，来缓解正负样本不均衡的问题。