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龙图腾网获悉广东省机场集团物流有限公司申请的专利基于NeRF和深度学习的多视角图像违禁品检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118486015B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410562009.5，技术领域涉及：G06V20/64；该发明授权基于NeRF和深度学习的多视角图像违禁品检测方法是由彭璇;石四华;黄文宁;曾祥惠;张沫;熊威;徐慧莹;任志泉;杨杰涛;陈经元设计研发完成，并于2024-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于NeRF和深度学习的多视角图像违禁品检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于NeRF和深度学习的多视角图像违禁品检测方法，首先采集待检测物体在不同视角下的2D安检图像；将多视角图像输入2D特征提取网络中进行特征提取，获取2D图像特征；将多视角图像输入NeRF神经辐射场中进行3D场景渲染，并将2D图像特征映射到所渲染的3D场景中，获取3D体素特征；将3D体素特征输入3D目标检测网络中进行目标检测，获取3D目标检测结果；将3D目标检测结果投影映射至2D图像平面，获取2D目标检测结果，完成违禁品检测；本发明能够减少遮挡和视角偏差带来的影响，提高违禁品识别准确性；同时还强化了对小型违禁品的检测能力；另外还对外部条件变化有着更强的适应性和鲁棒性。

本发明授权基于NeRF和深度学习的多视角图像违禁品检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于NeRF和深度学习的多视角图像违禁品检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S101：利用X光机采集待检测物体在不同视角下的2D安检图像，获取待检测物体的多视角图像； S102：将所述待检测物体的多视角图像输入预设的2D特征提取网络中进行特征提取，获取待检测物体的2D图像特征； S103：将所述待检测物体的多视角图像输入NeRF神经辐射场中进行3D场景渲染，并将所述待检测物体的2D图像特征映射到所渲染的3D场景中，获取待检测物体的3D体素特征，包括： 将所述待检测物体的多视角图像输入NeRF神经辐射场中，建立包含若干个体素的3D坐标系，并进行3D场景渲染； 获取第i个视角对应的相机内参矩阵和外参矩阵，其中i=1,2,3,…,T，T为视角的总数量； 对于待检测物体在3D坐标系中每个体素的中心点，点在第i个视角投影下的2D像素坐标为： 其中，为待检测物体第i个视角的2D安检图像中对应位置的2D像素坐标；为待检测物体第i个视角的2D安检图像对应的2D图像特征；为经过缩放处理后的相机内参矩阵； 点在第i个视角下的3D投影特征为： 其中，表示利用最邻近差值法，在位置处查找的特征； 对于投影到2D平面边界之外或2D平面后的点，该视角下的投影为无效投影，设置其；其他视角下的投影均为有效投影； 获取点在所有视角下的3D投影特征并利用加权平均法进行聚合，获取点的3D平均投影特征： 其中，为有效投影的视角数量； 获取待检测物体在3D坐标系内每个体素的3D平均投影特征，将所有体素的3D平均投影特征经过与NeRF神经辐射场共享的G-MLP处理后，与所渲染的3D场景进行融合，获取待检测物体的3D体素特征； S104：将所述待检测物体的3D体素特征输入预设的3D目标检测网络中进行目标检测，获取3D目标检测结果； S105：将所述3D目标检测结果投影映射至2D图像平面，获取2D目标检测结果，完成违禁品检测。

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