-
题名基于轻量化卷积和SCAM改进的X光违禁品检测
- 1
-
-
作者
左景
石洋宇
卢树华
-
机构
中国人民公安大学信息网络安全学院
-
出处
《计算机科学与探索》
北大核心
2025年第6期1598-1610,共13页
-
基金
中国人民公安大学安全防范工程双一流创新研究专项(2023SYL08)。
-
文摘
针对X光违禁品图像目标重叠遮挡、关键特征信息提取困难和复杂背景干扰等问题,提出了多分支轻量化卷积和注意力机制改进的X光违禁品检测模型。所提模型在主干网络设计空间和通道重构注意力机制(SCAM),通过对特征图在通道和空间上重组,区分特征图冗余信息和非冗余信息,加强关键特征提取并抑制背景干扰,提升模型面对复杂场景检测违禁品的能力;提出多分支轻量化卷积结构(MLCB),采用轻量化双分支和信息补偿分支共同处理特征图,降低模型参数量并防止模型预测精度下滑,提升运行效率;同时融合最小交并比(MPDIoU)损失函数和软非极大值抑制(Soft NMS)替换完全交并比(CIoU)边框回归损失函数,通过定义更加全面的交并比方式,缓解边框回归重合情况下难以优化问题,改善违禁品重叠遮挡造成的易漏检误检问题。所提模型在OPIXray、HIXray与SIXray三个数据集上进行验证,mAP0.50分别达到了95.7%、83.7%和95.3%。实验结果表明所提方法在计算量较小的情况下,具备高精准度和强鲁棒性,可以有效解决重叠遮挡和漏报、误报等问题。
-
关键词
X光图像
违禁品检测
空间和通道重构
多分支轻量化卷积
损失函数
-
Keywords
X-ray images
contraband detection
spatial and channel reconstruction
multi-branch light convolution
loss function
-
分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
