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公开（公告）号CN123016344A | 申请号CN202611198273.0 | 专利类型发明专利 |
状态在审 | 国家或地区CN | 申请人中国民航信息网络股份有限公司 |
分类号G06V20/52(2022.01), G06V10/25(2022.01), G06V10/42(2022.01), G06V10/52(2022.01), G06V10/764(2022.01), G06V10/766(2022.01), G06V10/776(2022.01), G06V10/82(2022.01), G06N3/045(2023.01), G06N3/0455(2023.01), G06N3/0464(2023.01), G06N3/0495(2023.01), G06N3/082(2023.01), G06N5/045(2023.01) | 申请日2026-08-07 | 公开日2026-10-30 |
发布日期2026-10-30 | 文档 ID84661697416400003 | 源数据页码62 |
专利语言zh | ||
本发明公开了一种用于安检图像的物品检测方法及物品检测装置，涉及计算机视觉与智能安检技术领域，该方法包括：将安检图像输入至前端轻量化检测网络模型，前端轻量化检测网络模型通过混合粒度剪枝策略获得，前端轻量化检测网络模型包括：特征提取器和颈部网络；筛选第一类候选框，将图像块输入至后端多模态大模型，由后端多模态大模型识别图像块中可疑违禁品的类别、形态特征以及属性信息，生成自然语言文本；对于第二类候选框，生成结构化检测信息，聚合自然语言文本以及结构化检测信息，输出物品安检报告。本发明解决了相关技术在安检场景下，采用基于深度学习的目标检测算法，容易忽略小目标特征，漏检率高的技术问题。
附图 1