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龙图腾网获悉山东港口烟台港集团有限公司;山东港口烟台港集团有限公司客运分公司;北京华力兴科技发展有限责任公司;同济大学申请的专利基于HSV空间增强的双能安检图像危险品识别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：CN121121664B 。

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：202511675960.2，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于HSV空间增强的双能安检图像危险品识别方法是由黄东辉;柳威;尚永飞;赵俊雷;宋昊杰;王鑫;曲海波;刘玉阳;黄岩军;赵杰;任旭;单旻;范立军;张元建;郭恩华;郝延鹏;刘超;顾健;戚玮真;宋晓华;李婷;付明佳;吕宁;李学奇;马秀梅;孙莉莉;曲圆圆;毛琳;韩亚楠设计研发完成，并于2025-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于HSV空间增强的双能安检图像危险品识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于危险品识别技术领域，具体涉及一种基于HSV空间增强的双能安检图像危险品识别方法。将采集到的双能图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间；对双能图像在HSV颜色空间进行图像增强，H通道保持不变，V通道和或S通道进行随机增强操作，确保表示物质分类的等效原子序数信息不会改变。如果需要使用预训练模型，可以将公开的预训练模型的输入模块权重转换以适配HSV输入通道，也可以直接在无标签的安检图像数据集重新预训练HSV空间的特征表示模型。

本发明授权基于HSV空间增强的双能安检图像危险品识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于HSV空间增强的双能安检图像危险品识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤100：将双能RGB图像转换为HSV图像； 步骤200：对HSV图像进行图像增强，H通道保持不变，V通道和或S通道进行随机增强操作； 将HSV图像分别分解为H、S、V三个独立通道：对V通道和或S通道进行随机增强操作；将增强后的V和或S通道与原始H通道合并，得到增强后的HSV图像； 步骤300：基于增强后的HSV图像，训练得到HSV危险品识别模型； 基于RGB预训练的危险品识别模型及增强后的HSV图像，进行迁移训练得到HSV危险品识别模型，包括： 基于RGB预训练的危险品识别模型的输入模块即RGB输入模块，设置HSV危险品识别模型的输入模块，即HSV输入模块； 设置比较HSV输入模块和RGB输入模块的输出差异的损失函数； 随机初始化HSV输入模块的权重，加载RGB输入模块的权重，固化RGB输入模块的权重； 将HSV通道作为HSV输入模块的输入，RGB通道作为RGB输入模块的输入，通过训练更新HSV输入模块的权重； 用训练后的HSV输入模块替代RGB预训练的危险品识别模型的输入模块，形成HSV危险品识别模型； 步骤400：基于训练好的HSV危险品识别模型进行危险品识别。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东港口烟台港集团有限公司;山东港口烟台港集团有限公司客运分公司;北京华力兴科技发展有限责任公司;同济大学，其通讯地址为：264000 山东省烟台市芝罘区北马路155号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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