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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第十四研究所申请的专利一种基于卷积神经网络的隐匿物品语义定位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：CN114463418B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202210091161.0，技术领域涉及：G06T7/70；该发明授权一种基于卷积神经网络的隐匿物品语义定位方法是由李光锐;李元吉;尚士泽;辛乐;李思明设计研发完成，并于2022-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于卷积神经网络的隐匿物品语义定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于卷积神经网络的隐匿物品语义定位方法，包括以下步骤：构建模型，所述模型采用全卷积神经网络结构；对构建的模型进行训练；训练的目标是优化全卷积神经网络中各卷积操作的具体参数，使输入的训练图片的损失函数满足条件；将待定位图片输入训练好的模型得到划分结果；对待定位图片上的隐匿物品进行检测定位；对待定位图片上的隐匿物品进行语义定位。本发明在模型训练完成后可快速部署应用，无需迭代计算，人体部位划分与物品定位的计算复杂度较低，可进行实时处理与显示，具备很高的实用价值。

本发明授权一种基于卷积神经网络的隐匿物品语义定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络的隐匿物品语义定位方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建模型，所述模型采用全卷积神经网络结构； 对构建的模型进行训练；训练的目标是优化全卷积神经网络中各卷积操作的具体参数，使输入的训练图片的损失函数满足条件；训练的数据集来自不同身材的实验人员的毫米波图像； 将待定位图片输入训练好的模型得到划分结果； 对待定位图片上的隐匿物品进行检测定位； 对待定位图片上的隐匿物品进行语义定位； 根据隐匿物品的语义定位结果，得到隐匿物品的在人体上的区域； 所述全卷积神经网络的输入为人体安检图像，通过卷积计算、池化计算、反卷积计算以及特征图复制拼接操作，得到特征图，特征图的尺寸为，其中H和W分别为输入图片的高和宽，C表示该特征图的通道数量，即像素所属的区域； 所述物品语义定位具体为： 隐匿物品在人体上的语义位置I的具体公式为： 其中，为某一隐匿物品在u类区域的几率，具体公式为： 其中，为区域的像素集合，运算的意义为计算集合中像素点的个数，D为根据物品检测框的坐标得到的某隐匿物品所占据的像素集合，所述物品检测框的坐标在对物品进行检测定位的过程中得到。

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中国电子科技集团公司第十四研究所，其通讯地址为：210039 江苏省南京市雨花台区国睿路8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”。

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