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龙图腾网获悉深圳职业技术学院申请的专利一种基于双视角安检图像的违禁品检测方法及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：CN115512155B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202211163171.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于双视角安检图像的违禁品检测方法及装置是由高山;吴墨迪;杨欧;张海刚设计研发完成，并于2022-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双视角安检图像的违禁品检测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请属于安检技术领域，公开了一种基于双视角安检图像的违禁品检测方法及装置，该方法包括：获取行李的第一视角安检图像和第二视角安检图像；通过预先训练的违禁品检测模型对第一视角安检图像和第二视角安检图像进行处理，得到行李的违禁品检测结果；其中，违禁品检测模型用于根据第一视角安检图像和第二视角安检图像检测行李中是否存在违禁品，并在行李中存在违禁品时，对行李中的违禁品进行分类和定位；输出行李的违禁品检测结果。本申请可通过双视角特征融合来解决安检图像成像角度不佳、互相遮挡等影响目标检测精度的问题，达到提高检测精度的效果。

本发明授权一种基于双视角安检图像的违禁品检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于双视角安检图像的违禁品检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取行李的第一视角安检图像和第二视角安检图像； 通过预先训练的违禁品检测模型对所述第一视角安检图像和所述第二视角安检图像进行处理，得到所述行李的违禁品检测结果；其中，所述违禁品检测模型用于根据所述第一视角安检图像和所述第二视角安检图像检测所述行李中是否存在违禁品，并在所述行李中存在违禁品时，对所述行李中的违禁品进行分类和定位； 所述违禁品检测模型以一阶段目标检测算法YOLOv4为基础目标检测框架，所述基础目标检测框架包括特征提取主干网络、SPP空间金字塔池化层、PANet网络及检测层；所述特征提取主干网络包括第一初级特征提取网络、第二初级特征提取网络、特征映射模块及次级特征提取网络； 所述通过预先训练的违禁品检测模型对所述第一视角安检图像和所述第二视角安检图像进行处理，得到所述行李的违禁品检测结果，包括： 通过所述第一初级特征提取网络提取所述第一视角安检图像的第一视角特征，并通过所述第二初级特征提取网络提取所述第二视角安检图像的第二视角特征； 通过所述特征映射模块将所述第一视角特征与所述第二视角特征融合，将得到的融合特征输入所述次级特征提取网络； 通过所述次级特征提取网络对所述融合特征进行提取，得到按从大到小的尺度排列的第一特征层、第二特征层及第三特征层； 通过所述SPP空间金字塔池化层对所述第三特征层进行处理，并将所述第一特征层、所述第二特征层及经过所述SPP空间金字塔池化层处理后的第三特征层输入所述PANet网络进行处理，得到检测特征； 将所述检测特征输入所述检测层，得到所述行李的违禁品检测结果； 输出所述行李的违禁品检测结果。

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