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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学;太极计算机股份有限公司申请的专利一种基于神经网络的危险品识别方法及识别系统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：CN114782411B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202210570202.4，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于神经网络的危险品识别方法及识别系统是由姚鸿勋;陶胤旭;段风志;韩国权;黄海峰;王兆林设计研发完成，并于2022-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的危险品识别方法及识别系统在说明书摘要公布了：一种基于神经网络的危险品识别方法及识别系统，具体涉及基于CascadeR‑CNN双阶段神经网络的安检图像中危险品的识别方法及识别系统，本发明为了解决X光安检扫描图较为抽象，物品识别准确率低，易使长期工作人员产生视觉疲劳和漏判，数据集不能充分利用的问题，采集多张包含危险品的扫描图，分为标注图像集和未标注图像集；建立网络模型，将标注图像集输入网络模型中进行训练得到初始网络模型；将未标注图像集输入初始网络模型得到伪标签文件集；将标注图像集和未标注图像集输入初始网络模型内得到训练好的网络模型；采集待识别的X光安检扫描图输入训练好的网络模型内得到危险品的框标注信息。属于计算机图像处理领域。

本发明授权一种基于神经网络的危险品识别方法及识别系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的危险品识别方法，其特征在于：它包括以下步骤： S1、采集多张包含危险品的X光安检扫描图，选取采集的部分X光安检扫描图进行框标注，作为标注图像集，未选取的X光安检扫描图作为未标注图像集；所述X光安检扫描图表示物品通过X光安检机时所得到的物品的扫描图像； S2、建立网络模型，将S1中的标注图像集输入网络模型中进行训练，直到loss收敛，得到训练好的初始网络模型； S3、将S1中的未标注图像集输入S2中得到的训练好的初始网络模型中进行识别，得到未标注图像集对应的伪标签文件集； S4、将S1中的标注图像集和S3中得到的具有伪标签文件的未标注图像集输入S2中得到的训练好的初始网络模型中进行训练，得到训练好的网络模型； S5、采集待识别的X光安检扫描图，输入S4中得到的训练好的网络模型内，得到危险品的框标注信息 所述S2中建立网络模型，将S1中的标注图像集输入网络模型中进行训练，直到loss收敛，得到训练好的初始网络模型，具体过程为： S21、建立网络模型，网络模型包括ResNeXt-50_CascadeR-CNN网络模型和Res2Net_CascadeR-CNN网络模型； S22、将S1中的标注图像集输入ResNeXt-50_CascadeR-CNN网络模型中进行训练，直到loss收敛，得到训练好的ResNeXt-50_CascadeR-CNN网络模型； 将S1中的标注图像集输入Res2Net_CascadeR-CNN网络模型中进行训练，直到loss收敛，得到训练好的Res2Net_CascadeR-CNN网络模型； S23、将S22中得到的训练好的ResNeXt-50_CascadeR-CNN网络模型的输出结果和训练好的Res2Net_CascadeR-CNN网络模型的输出结果进行加权融合，得到训练好的初始网络模型； 所述S21中的ResNeXt-50_CascadeR-CNN网络模型依次包括ResNeXt-50和CascadeR-CNN； 所述S22中将S1中的标注图像集输入ResNeXt-50_CascadeR-CNN网络模型中进行训练，直到loss收敛，得到训练好的ResNeXt-50_CascadeR-CNN网络模型；将S1中的标注图像集输入Res2Net_CascadeR-CNN网络模型中进行训练，直到loss收敛，得到训练好的Res2Net_CascadeR-CNN网络模型，具体过程为： S221、对S1中的标注图像集进行预处理，得到预处理后的标注图像集； S222、将S221中预处理后的标注图像集输入ResNeXt-50_CascadeR-CNN网络模型内进行训练，得到训练好的ResNeXt-50_CascadeR-CNN网络模型； 将S221中预处理后的标注图像集输入Res2Net_CascadeR-CNN网络模型内进行训练，得到训练好的Res2Net_CascadeR-CNN网络模型； 所述S221中对S1中的标注图像集进行预处理的方法为在线数据增强方法。

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哈尔滨工业大学;太极计算机股份有限公司，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92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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