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龙图腾网获悉民航机场规划设计研究总院有限公司申请的专利基于人工智能的行李安检危险物品自动识别方法及系统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：CN118657928B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202410989752.9，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于人工智能的行李安检危险物品自动识别方法及系统是由单轶;刘新力设计研发完成，并于2024-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的行李安检危险物品自动识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及基于人工智能的行李安检危险物品自动识别方法及系统，应用于智能安检技术领域，包括：通过从拟识别行李的X射线图像中获取可疑图像；对可疑图像进行筛选，得到拟排查图像区域；由于选取得到的拟排查图像区域将没有包含可疑图像内容的图像区域进行排除，避免对全部图像区域进行识别导致的算力和时间浪费；提取拟排查图像区域中的可疑图像对象，将可疑图像对象与预设的对比图像对象逐一进行相似度计算，从而获取匹配的对比图像对象，并提取对应的对比可疑图像内容，通过对比可疑图像内容对可疑图像内容进行验证，能加快确定危险物品识别结果，提高安检效率，从而实现自动化安检，减少了人为经验与疲劳等人为因素对检测识别结果的干扰。

本发明授权基于人工智能的行李安检危险物品自动识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的行李安检危险物品自动识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取拟识别行李的X射线图像，从所述X射线图像中提取一个或多个图像区域，对所述一个或多个图像区域分别进行可疑图像内容识别，得到一个或多个可疑图像； 分别获取所述一个或多个可疑图像中包含可疑图像对象的置信度，并基于预设的置信度阈值对所述一个或多个可疑图像进行筛选，得到一个或多个拟排查图像区域； 分别提取所述一个或多个拟排查图像区域中的可疑图像对象，将所述可疑图像对象与预搭建好的危险物品图像库中各危险物品图像的对比图像对象逐一进行相似度计算； 所述分别提取所述一个或多个拟排查图像区域中的可疑图像对象，包括： 确定所述一个或多个拟排查图像区域的特定识别物品种类； 分别对所述一个或多个拟排查图像区域进行特定识别物品种类下的目标检测； 基于所述目标检测结果进行目标对象的纹理特征提取； 将所述一个或多个拟排查图像区域中提取的对象形状以及对应的纹理特征进行融合，得到一个或多个可疑图像对象； 所述分别对所述一个或多个拟排查图像区域进行特定识别物品种类下的目标检测，包括： 获取预构建好的特定识别物品种类的目标检测迁移网络；所述目标检测迁移网络基于特定识别物品种类的目标检测整体网络进行迁移学习得到；所述目标检测整体网络基于携带所述特定识别物品种类下的对象形状先验标记的图像样例调试得到； 将所述一个或多个拟排查图像区域分别输入到预构建好的目标检测迁移网络中，通过所述目标检测迁移网络对所述拟排查图像区域进行目标检测； 所述目标检测迁移网络基于特定识别物品种类的目标检测整体网络进行迁移学习得到； 所述目标检测整体网络基于携带所述特定识别物品种类下的对象形状先验标记的图像样例调试得到； 所述基于所述目标检测结果进行目标对象的纹理特征提取，包括： 获取预构建好的所述特定识别物品种类下的代表纹理图像集，所述代表纹理图像集为所述特定识别物品种类下的典型纹理样本的集合； 对所述拟排查图像区域分别进行图像块拆分操作，得到图像块集； 将所述图像块集中的各个图像块分别与所述代表纹理图像集中的各代表纹理图像进行相似度计算； 选取与所述代表纹理图像的相似度大于预设的第一相似度阈值的图像块作为代表图像块； 提取所述代表图像块的纹理作为目标对象的纹理特征； 所述将所述图像块集中的各个图像块分别与所述代表纹理图像集中的各代表纹理图像进行相似度计算，包括： 将所述代表纹理图像集中属于一致的排查属性类型的代表纹理图像保存在相同存储空间中，各存储空间分别对应不同的纹理属性类型； 获取预搭建好的图像识别网络；所述图像识别网络根据图像样例集调试得到； 通过所述图像识别网络对所述拟排查图像区域进行分类，得到图像分类结果； 根据所述图像分类结果确定对应的代表纹理图像所属的纹理属性类型的存储空间； 将所述图像块集中的各个图像块分别与确定的所述存储空间中保存的每个代表纹理图像进行相似度计算； 根据所述相似度计算结果在所述预搭建好的危险物品图像库中获取与所述可疑图像对象匹配的对比图像对象，提取所述匹配的对比图像对象中的与所述可疑图像对象相对应的对比可疑图像内容，通过所述对比可疑图像内容对提取到所述可疑图像对象的拟排查图像区域进行验证，得到所述拟排查图像区域的验证结果； 根据所述一个或多个拟排查图像区域的验证结果确定所述拟识别行李的X射线图像的危险物品识别结果； 若所述危险物品图像库中不具有和所述可疑图像对象匹配的对比图像对象，则获取对所述拟排查图像区域进行专家排查获得的专家危险物品识别结果； 根据所述专家危险物品识别结果将所述拟排查图像区域中的可疑图像对象以及可疑图像内容进行整合得到危险物品图像； 将所述整合得到危险物品图像添加到所述危险物品图像库中，用于对所述危险物品图像库进行迭代更新； 所述危险物品图像库中的危险物品图像的获取包括： 从预搭建好的对比图像库的对比图像中提取获得多个对比图像区域； 分别提取每个对比图像区域的可疑图像内容和可疑图像对象； 将同一对比图像区域的可疑图像内容和可疑图像对象作为候选可疑合并数据，确定每个候选可疑合并数据分别对应的出现密度； 将出现密度大于预设的密度阈值的候选可疑合并数据作为危险物品图像； 所述对所述一个或多个图像区域分别进行可疑图像内容识别，得到一个或多个可疑图像还包括： 基于匹配的所述对比图像对象所在危险物品图像中的对比可疑图像内容，对所述图像区域中的可疑图像内容进行标注，得到标注图像； 对所述标注图像进行显示并报警。

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