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龙图腾网获悉深圳市检验检疫科学研究院申请的专利一种卷积-长短期记忆神经网络物品检测与识别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：CN119919879B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411970477.2，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种卷积-长短期记忆神经网络物品检测与识别方法是由慕容灏鼎;黄孙杰;李斌;谢雨岑设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种卷积-长短期记忆神经网络物品检测与识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及安全检查技术领域，具体涉及到一种卷积‑长短期记忆神经网络物品检测与识别方法，包括以下步骤：将当前毫米波图像数据帧转换为M路并行的记忆型毫米波图像数据帧，其中M≥2；将M路并行的记忆型毫米波图像数据帧一一对应输出到M个空间注意力卷积模块进行处理得到M个第一加权特征图；将M个第一加权特征图一一对应输出到M个通道注意力LSTM模块进行处理得到M个第二加权特征图,用于后续的违禁物品检测与识别。本发明通过融合注意力机制与CNN及LSTM，实现对毫米波图像中违禁物品的自动识别，以提高违禁物品的识别准确性，满足出入境现场安检对高效、安全且隐私保护性强的安检技术的迫切需求。

本发明授权一种卷积-长短期记忆神经网络物品检测与识别方法在权利要求书中公布了：1.一种卷积-长短期记忆神经网络物品检测与识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 将当前毫米波图像数据帧转换为M路并行的记忆型毫米波图像数据帧，其中M≥2； 将M路并行的记忆型毫米波图像数据帧一一对应输出到M个空间注意力卷积模块进行处理得到M个第一加权特征图；每一个所述空间注意力卷积模块均包括第一卷积层、第一最大池化层、空间注意力机制模块以及第一加权融合模块； 将M个第一加权特征图一一对应输出到M个通道注意力LSTM模块进行处理得到M个第二加权特征图,用于后续的违禁物品检测与识别；每一个所述通道注意力LSTM模块均包括第一LSTM单元、第二最大池化层、通道注意力机制模块以及第二加权融合模块； 将M路并行的记忆型毫米波图像数据帧一一对应输出到M个空间注意力卷积模块进行处理得到M个第一加权特征图的具体方法包括： 通过第一卷积层对输入的记忆型毫米波图像数据帧进行初步特征提取，生成第一原始特征图； 通过第一最大池化层对第一原始特征图进行处理； 通过空间注意力机制模块对经第一最大池化层处理后的第一原始特征图进行处理生成空间注意力图； 通过第一加权融合模块将空间注意力图与第一原始特征图进行逐个元素相乘，实现特征融合并生成第一加权特征图； 将M个第一加权特征图一一对应输出到M个通道注意力LSTM模块进行处理得到M个第二加权特征图的具体方法包括： 通过第一LSTM单元和第二最大池化层对输入的第一加权特征图进行处理，以进一步提取深度特征信息，得到第二原始特征图； 通过通道注意力机制模块对第二原始特征图进行处理生成通道注意力图； 通过第二加权融合模块将通道注意力图与经第二最大池化层处理后输出的第二原始特征图进行逐个元素相乘，实现特征融合并生成第二加权特征图； 将M个通道注意力LSTM模块进行处理得到的M个第二加权特征图通过级联层进行级联处理，形成覆盖M路并行的记忆型毫米波图像数据帧的加权特征全景图； 将加权特征全景图输入第二LSTM单元和第三最大池化层进行深层次违禁物品特征信息提取，其中第二LSTM单元用于捕捉特征序列中的时间依赖性，而第三最大池化层则用于减少数据的维度并保留最重要的特征信息。

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