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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于生成式稀疏性的X光安检图像违禁品检测方法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：CN120339264B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510772195.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于生成式稀疏性的X光安检图像违禁品检测方法是由徐向华;武佳杰;王然设计研发完成，并于2025-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于生成式稀疏性的X光安检图像违禁品检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于生成式稀疏性的X光安检图像违禁品检测方法，该方法首先获取含有目标边界框和类别标注的X光安检图像数据集，先后利用ResNet和特征金字塔结构提取安检图像中的多级特征。其次利用扩散模型生成带噪声的预案框，利用预案框生成感兴趣区域特征以及具有上下文感知的特征表示；通过动态过滤融合模块，生成精炼特征图，得到目标预测框和对应类别分数。然后在标签分配阶段，利用匈牙利Top‑K匹配策略，通过全局性匹配，为每个真值寻找K个同等重要的最优正样本，并构建损失函数，进行迭代训练，并在验证集上验证，输出违禁品检测效果图。本发明无论是在X光违禁品检测精准度，还是在时效性都表现良好。

本发明授权基于生成式稀疏性的X光安检图像违禁品检测方法在权利要求书中公布了：1.基于生成式稀疏性的X光安检图像违禁品检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、获取含有目标边界框和类别标注的X光安检图像数据集，先后利用ResNet主干和特征金字塔结构提取安检图像中的多级特征； 步骤2、利用扩散模型生成带噪声的预案框；并利用预案框生成感兴趣区域特征roif以及具有上下文感知的特征表示spf； 步骤3、将扩散模型DiffusionDET的动态实例交互，替换为动态过滤融合模块DFF，生成精炼特征图objf，得到目标预测框和对应类别分数；具体实现过程如下： 步骤3-1、首先采用全连接网络，将特征表示spf映射到参数空间中，获得动态过滤参数dfp；然后通过内核分割技术，将dfp分割为两个独立的参数：负责垂直方向的dfv与负责水平方向的dfh； 步骤3-2、利用CA注意力机制对roif进行特征提取，生成特征图，然后分别使用垂直过滤参数dfv与水平过滤参数dfh对特征感兴趣区域运用CA注意力机制进行过滤，得到过滤后的特征xfv与xfh； 步骤3-3、将过滤后的特征xfv与xfh进行拼接，并经过非线性激活模块处理，最终将结果映射回特征空间，得到过滤融合后的精炼特征objf； 步骤3-4、利用MLP对objf进行相应的缩放和平移操作，然后计算预测得分和预测框； 步骤4、在标签分配阶段，利用匈牙利Top-K匹配策略HMK，通过全局性匹配，为每个真值GT寻找K个同等重要的最优正样本； 步骤5、构建损失函数，将步骤1中的多级特征，输入到由步骤2-步骤4构建成的模型中进行迭代训练，并在验证集上验证，输出违禁品检测效果图。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭州电子科技大学，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市钱塘区白杨街道2号大街1158号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。