湖南苏科智能科技有限公司邓意麒获国家专利权
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龙图腾网获悉湖南苏科智能科技有限公司申请的专利基于原始分辨率的X光图像包裹检测训练方法和装置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：CN120932043B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202511469569.7，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权基于原始分辨率的X光图像包裹检测训练方法和装置是由邓意麒;曹冲设计研发完成，并于2025-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于原始分辨率的X光图像包裹检测训练方法和装置在说明书摘要公布了：本申请涉及了一种基于原始分辨率的X光图像包裹检测训练方法和装置，本方法通过数据加载器设置了多个约束条件，能够解决现有X光图像包裹检测网络在X光安检场景中的关键适配性问题，即通过摒弃固定尺寸输入引起的物理尺寸失真、常规插值造成的物质属性偏移，以及违背X光物理成像原理等数据增强手段，以最大程度保全原始图像数据中蕴含的真实物理结构与物质特性信息，能够显著提升对堆叠遮挡场景下小尺寸、多形态违禁品的检测精度与泛化能力，为高精度、可解释的自动安检提供可靠的技术基础。
本发明授权基于原始分辨率的X光图像包裹检测训练方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于原始分辨率的X光图像包裹检测训练方法，其特征在于，所述方法包括： 响应X光图像包裹检测模型训练指令，获取待训练的多张第一X光图像；所述第一X光图像为安检装置提供的具有包裹区域的原始分辨率X光图像，且所述第一X光图像中的包裹区域的尺寸小于第一阈值； 设置数据加载器；所述数据加载器至少设置有如下三个约束条件： 第一个约束条件包括：设置改进的马赛克增强流程；所述改进的马赛克增强流程是将马赛克增强流程中的利用插值算法将所述第一X光图像缩放到固定像素尺寸的操作去除之后，且增加通过基于所述第一X光图像的原始尺寸进行拼接操作，得到的图像数据增强流程； 第二个约束条件包括：维持所述第一X光图像中的物理信息和几何结构不变； 第三个约束条件包括：对所述多张第一X光图像进行动态填充； 根据所述数据加载器加载所述多张第一X光图像对相应的X光图像包裹检测网络进行训练，以将所述X光图像包裹检测网络训练完成之后，得到用于检测X光图像中的包裹内物品的X光图像包裹检测模型。
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