一種基于深度學習模型的危險品檢測方法和系統(tǒng)

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202110613624.0 申請日 -
公開（公告）號 CN113255797A 公開（公告）日 2021-08-13
申請公布號 CN113255797A 申請公布日 2021-08-13
分類號 G06K9/62;G06N3/08 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 張賽;吳明軒;楊信;華蓉 申請（專利權(quán)）人 通號智慧城市研究設(shè)計院有限公司
代理機構(gòu) 北京紀凱知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 代理人 趙悅
地址 100160 北京市豐臺區(qū)汽車博物館南路1號院中國通號大廈A座5層
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明屬于危險品檢測技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于深度學習模型的危險品檢測方法和系統(tǒng)：通過光學鏡頭和紅外鏡頭同時進行圖像采集，并將光學圖像和紅外圖像融合獲得融合圖像；對融合圖像進行標定，并給出對應(yīng)的標簽；根據(jù)標簽設(shè)定模型初始參數(shù)，并采用標定后的融合圖像對模型進行預(yù)訓(xùn)練；對經(jīng)過訓(xùn)練的模型進行驗證，統(tǒng)計檢測錯誤的融合圖像，根據(jù)其特征對圖像進行補充，并采用融合圖像和補充后的圖像對模型進行二次訓(xùn)練，獲得最佳檢測模型；將實際場景中光學鏡頭和紅外鏡頭采集的圖像進行融合，隨后輸入最佳檢測模型獲得危險品檢測結(jié)果。其通過將紅外鏡頭和光學鏡頭相結(jié)合，解決了光線較暗時無法捕捉圖像的問題，實現(xiàn)了全天候目標檢測。