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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大内核特征注入机制的X光安检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：CN120318805B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510771943.2，技术领域涉及：G06V20/60；该发明授权基于大内核特征注入机制的X光安检图像违禁品检测方法是由徐向华;武佳杰;王然设计研发完成，并于2025-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大内核特征注入机制的X光安检图像违禁品检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于大内核特征注入机制的X光安检图像违禁品检测方法，该方法首先获取含有目标边界框和类别标注的X光安检图像数据集，并对安检图像进行预处理。其次基于YoloV7网络进行改进，针对预处理后的安检图像，在主干部分进行递增式卷积提取特征，再通过对齐注入融合机制进行特征融合，得到精炼特征图。最后对精炼特征图进行分类与回归计算，得到每个检测锚框的分类与回归计算值，输出X光安检图像违禁品检测结果，并进行训练与测试。本发明在X光安检图像集检测中获得了较高的精准度，并应对实时性要求，保持较高的检测速度。

本发明授权基于大内核特征注入机制的X光安检图像违禁品检测方法在权利要求书中公布了：1.基于大内核特征注入机制的X光安检图像违禁品检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、获取含有目标边界框和类别标注的X光安检图像数据集，将数据集划分为训练集和验证集，并对安检图像进行预处理； 步骤2、基于YoloV7网络进行改进，预处理后的安检图像在主干部分进行递增式卷积提取特征，通过对齐注入融合机制进行特征融合，得到精炼特征图；具体实现过程如下： 步骤2.1、在YoloV7网络主干部分，将高效层聚合网络ELAN改进得到递增式层级聚合网络LKNA，添加递增式卷积内核结构，并在LKNA内部添加注意力机制，提取图像中的空间特征信息，得到细化的特征图； 所述递增式层级聚合网络LKNA具体实现为：通过两个卷积操作将特征图分为两部分，即，特征图在被ELAN块中的过渡层截断的同时，经过两个卷积层，学习特征图中的信息，得到特征图，然后经过CA注意力模块，聚合特征图中物品的空间位置信息，得到特征图；将拼接后输送至过渡层，参与后续计算； 步骤2.2、在YoloV7网络颈部网络融合阶段，利用对齐注入融合机制IFFBN，通过对齐、融合、注入操作，将特征信息注入到颈部网络中，然后与细化的特征图进行融合交互操作，得到精炼特征图； 步骤3、对精炼特征图进行分类与回归计算，得到每个检测锚框的分类与回归计算值，输出X光安检图像违禁品检测结果； 步骤4、使用测试集，对步骤2和步骤3构建成的模型进行迭代训练，在验证集上进行验证，获得最优参数模型，输出违禁品检测效果图。

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