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有效识别禁限带物品的智能识别算法有助于降低安检人员劳动强度,提升旅客行李安检作业效率。文章采用图像多标签分类的深度卷积神经网络,通过引入图像注意力机制与动态元融合,能够在卷积前向传递过程中补充低层图像视觉线索,有效应对行李X光图像中物品影像混叠干扰及低分辨率特征混淆的问题,增强对细粒度特征的识别能力;同时,引入外部神经知识的元选择网络,实现网络多阶段预测的自适应融合,以避免权重偏置现象。实验结果表明,文章算法能够克服行李X光图像中影像混叠和物品尺度变化带来的禁限带物品识别困难,有效提高识别准确率。 相似文献
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