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龍圖騰網恭喜重慶郵電大學申請的專利基于注意力機制的X光安檢圖像危險物品檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115393796B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211032537.7，技術領域涉及：G06V20/52；該發明授權基于注意力機制的X光安檢圖像危險物品檢測方法是由李國權;郭豆豆;吳建;林金朝;龐宇;朱宏鈺設計研發完成，并于2022-08-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于注意力機制的X光安檢圖像危險物品檢測方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于注意力機制的X光安檢圖像危險物品檢測方法，屬于圖像目標檢測技術領域。該方法是在YOLOv3?SPP架構上融合MSE模塊和MFGA模塊，首先將特征提取網絡提取的特征與MSE提取的通道信息融合，得到具備通道全局性的語義特征；然后將MFGA模塊設置在各個檢測網絡分支，有效地融合深層特征的通道及空間信息，使多尺度特征具備三維全局性。本發明能有效地增強輸入特征圖中用于檢測危險物品的細節信息，提高模型對中等目標和大目標的檢測性能。

本發明授權基于注意力機制的X光安檢圖像危險物品檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于注意力機制的X光安檢圖像危險物品檢測方法，其特征在于，在YOLOv3-SPP架構上融合MSE模塊和MFGA模塊，構建AFN網絡；其中MSE是多壓縮激活，MFGA是多融合全局注意力，AFN是注意力融合網絡；所述MSE模塊的具體結構為：首先是將給定的輸入映射到特征圖上，其中H、W、C分別對應特征圖的高度、寬度和通道維度，MSE模塊在壓縮操作中通過全局平均池化和最大池化，將生成的特征描述符在通道上拼接；其次是激活操作，全連接層通過膨脹率參數對通道進行降維，之后再恢復通道維度；最后是特征重標定，將激活操作后得到的的向量與輸入特征在通道上進行權重的相乘；所述MFGA模塊具體結構為：基于HDC框架，使用三個膨脹率大小不同的3×3卷積核來擴大感受野；將CAM模塊和SAM模塊順序放置；其中，HDC是混合膨脹卷積，CAM是通道注意力，SAM是空間注意力；所述SAM模塊的具體結構為：首先，采用一組膨脹率為r=[1,2,5]的卷積核大小為K的膨脹卷積對輸入的特征圖進行操作；其次，將全局平均池化和最大池化生成的特征描述符在通道上進行拼接來聚合特征圖上的通道信息；然后，通過卷積核大小為K=3，膨脹率為r=2的膨脹卷積對通道降維；最后，通過Sigmoid函數生成最終的空間注意力圖；所述CAM模塊的具體結構為：首先，通過池化操作來聚合特征圖的全局空間信息，其中，全局平均池化的作用是聚合信息，最大池化用于將生成的通道注意力精細化；其次，將聚合后的信息輸入共享網絡中以生成通道注意力圖，其中共享網絡由多層感知器組成；使用標準卷積對通道上拼接后的特征進行降維；利用所述注意力融合網絡進行X光安檢圖像危險物品檢測，具體包括以下步驟：S1：輸入待檢測行李的X光安檢圖像，經過YOLOv3-SPP主干網絡獲得特征圖后將其輸入MSE模塊，得到具備通道全局性的語義特征；S2：利用SPP模塊進行多尺度特征融合后再經過MSE模塊，使得融合后的局部特征和全局特征精細化，增強獲取的多尺度語義信息；其中，SPP是空間金字塔池化；S3：串聯通道分支和空間分支構成MFGA模塊，并將該模塊放在每一個檢測分支的分類器之前；每一個檢測分支分別針對X光安檢圖像中的小、中、大目標進行預測。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人重慶郵電大學，其通訊地址為：400065 重慶市南岸區黃桷埡崇文路2號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。