一种基于超参数残差卷积与聚类融合的X光安检物品识别方法与系统

本发明公开了一种基于超参数残差卷积与聚类融合的X光安检物品识别方法及系统，包括，基于FasterRCNN目标检测算法创建模型并初始化，构建并处理X光安检物品数据集；改进FasterRCNN目标检测算法为超参数残差卷积与聚类融合网络模型架构，将处理后的X光安检数据集用于模型框架内，调试相关参数对超参数残差卷积与聚类融合网络模型迭代训练，得到预期的测试效果；将模型封装保存并部署至人工智能开发板。本发明可解决X光安检图像中特定物品识别准确度低、检测速度慢等问题，降低因人员疲劳或注意力不集中带来的漏报等问题，提高公共场所智能化通行技术。

《一种基于超参数残差卷积与聚类融合的X光安检物品识别方法与系统》是一发明专利，专利号为 2022106372638，当前法律状态为已下证，由大连东软信息学院提出申请，发明人为张立宁;郭浩南;聂风翔;王博;周蕴嘉;陈明华，申请日期为2022-06-07，公开（公告）日期为2024-08-23，国际专利分类号（IPC）为 G06V 20/52 (2022.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：智能安防，公共安全智能检测，人工智能，计算机视觉，图像识别，智能检测算法，X光安检危险品识别，违禁品智能检测，安检安防，轨道交通安检，机场安检，公共安防。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于超参数残差卷积与聚类融合的X光安检物品识别方法及系统，包括，基于FasterRCNN目标检测算法创建模型并初始化，构建并处理X光安检物品数据集；改进FasterRCNN目标检测算法为超参数残差卷积与聚类融合网络模型架构，将处理后的X光安检数据集用于模型框架内，调试相关参数对超参数残差卷积与聚类融合网络模型迭代训练，得到预期的测试效果；将模型封装保存并部署至人工智能开发板。本发明可解决X光安检图像中特定物品识别准确度低、检测速度慢等问题，降低因人员疲劳或注意力不集中带来的漏报等问题，提高公共场所智能化通行技术。

海量优质专利即买即用，四大核心优势助您弯道超车：
🏆 拿资质，享红利：高企认定、专精特新必备！轻松获取政府补贴、税收减免，招投标直接加分！
💎 增信誉，融资金：支持实缴注册资金，彰显企业硬实力；支持专利质押贷款，盘活现金流，扩张不缺钱！
🔥 强背书，防抄袭：印上“专利产品”，客户更信赖！构建技术壁垒，把竞争对手挡在门外，稳占市场份额！
🚀 省时间，快变现：告别漫长研发与高风险！优质专利即买即用，让技术立刻变成真金白银的利润！