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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于信息瓶颈的多视角多标签X光安检图像违禁品分类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：CN120339727B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510804865.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于信息瓶颈的多视角多标签X光安检图像违禁品分类方法是由徐向华;武佳杰;王然;李平设计研发完成，并于2025-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于信息瓶颈的多视角多标签X光安检图像违禁品分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于信息瓶颈的多视角多标签X光安检图像违禁品分类方法。首先利用层级特征提取器进行特征提取；基于提取的特征生成多模态特征表示；然后基于得到多模态特征表示，分别生成每个视图的预测值；最后根据多个视图的预测值进行综合预测。本发明通过标签感知信息瓶颈模块与自适应轻量级语义图像交互模块组成的多视角多标签信息瓶颈算法，在标签独立性条件下，最大化不同视图间的共享信息的同时，最小化视图内噪音信息的影响。此外，本发明利用一致性特殊性信息处理算法，通过重新设计信息计算相关函数，在最大化共享信息的同时，最小化单一视图中的具体信息与其他视图之间的相关性，以及这些具体信息与共享信息之间的差异。

本发明授权基于信息瓶颈的多视角多标签X光安检图像违禁品分类方法在权利要求书中公布了：1.基于信息瓶颈的多视角多标签X光安检图像违禁品分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取俯视图视角与侧边图视角X光安检图像作为分类模型的输入，分别采用对应的层级特征提取器进行特征提取； 基于提取的特征生成多模态特征表示，分别生成每个视图的预测值；根据多个视图的预测值进行综合预测； 利用NLP语言模型BERT，生成关于标签空间的嵌入表示；基于提取的特征和标签空间的 嵌入表示，利用自适应轻量级语义图像交互模块，生成多模态特征表示；具体来讲，首先图 像特征表示经过图像特征映射矩阵进行映射，同时，将标签空间嵌入表 示利用标签嵌入映射矩阵进行映射，将两个映射后的特征进行 Hadamard乘积，对乘积结果应用非线性激活函数；最后，通过自适应权重矩阵进行加权处理，得到多模态特征表示； 设定总损失函数，对分类模型进行迭代训练；并在验证集上进行验证，获得最优参数模型，输出违禁品分类结果； 总损失函数包括公共特征信息计算损失函数、共享视图与单视图具体特征之间的相关性损失函数、每个不同单视图之间的相关性损失函数以及预测损失函数； 公共特征信息计算损失函数定义如下： 其中，E表示期望操作； 根据共识原则与互补原则计算，计算共享视图与单视图具体特征之间的相关性损失函数，以及每个不同单视图之间的相关性损失函数。

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