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龙图腾网恭喜中国建设银行股份有限公司申请的专利违规箱包的检测方法、系统及电子设备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：CN114419550B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202210044078.8，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权违规箱包的检测方法、系统及电子设备是由吴松霖;吴昀蓁;熊博颖;郑邦东;李睿之;李虎设计研发完成，并于2022-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本违规箱包的检测方法、系统及电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种违规箱包的检测方法、系统及电子设备，属于安全检测技术领域。所述方法包括：对获取到的监控图像进行预处理，得到包括至少一个移动目标的第一图像；通过目标检测，从第一图像中提取包括箱包图像的第二图像；将第二图像输入深度学习网络模型，得到第二图像对应的特征向量；计算第二图像对应的特征向量与超球面体的关系，判断第二图像中的箱包图像是否包括违规箱包图像；超球面体是包含违规箱包图像的样本所对应的特征向量所构成的。通过目标检测从监控图像中截取出箱包的第二图像，训练好的深度学习网络对第二图像进行检测，判断第二图像中的箱包是否是违规箱包，及时在检测到违规箱包时进行报警，减少管理员或者安保人员的工作量。

本发明授权违规箱包的检测方法、系统及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种违规箱包的检测方法，其特征在于，所述方法包括： 对获取到的监控图像进行预处理，得到包括至少一个移动目标的第一图像； 通过目标检测，从所述第一图像中提取包括箱包图像的第二图像； 将所述第二图像输入深度学习网络模型，得到所述第二图像对应的特征向量； 计算所述第二图像对应的特征向量与超球面体的关系，判断所述第二图像中的箱包图像是否包括违规箱包图像； 其中，所述超球面体是包含违规箱包图像的样本所对应的特征向量所构成的； 所述深度学习网络模型通过如下步骤进行训练： 获取训练样本数据，所述训练样本数据包括正样本和负样本； 将所述正样本输入到前一轮迭代后的深度学习网络模型，计算得到所述正样本对应的特征向量； 根据所述正样本对应的特征向量及正样本损失函数更新深度学习网络模型的参数，包括： 根据所述正样本对应的特征向量计算正样本的中心点； 根据所述正样本的中心点位置计算修正中心点； 根据所述正样本对应的特征向量、所述修正中心点及正样本损失函数，更新深度学习网络模型的参数； 将所述负样本与正样本输入更新后的深度学习网络模型，计算得到所述负样本对应的特征向量及所述正样本对应的特征向量； 根据所述负样本对应的特征向量及所述正样本对应的特征向量、所述修正中心点及负样本损失函数，更新深度学习网络模型的参数； 重复以上步骤预设次数，或待负样本损失函数变化满足预设条件，结束迭代，得到训练好的深度学习网络模型。

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