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龙图腾网恭喜重庆邮电大学申请的专利基于注意力机制的X光安检图像危险物品检测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：CN115393796B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202211032537.7，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于注意力机制的X光安检图像危险物品检测方法是由李国权;郭豆豆;吴建;林金朝;庞宇;朱宏钰设计研发完成，并于2022-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于注意力机制的X光安检图像危险物品检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于注意力机制的X光安检图像危险物品检测方法，属于图像目标检测技术领域。该方法是在YOLOv3‑SPP架构上融合MSE模块和MFGA模块，首先将特征提取网络提取的特征与MSE提取的通道信息融合，得到具备通道全局性的语义特征；然后将MFGA模块设置在各个检测网络分支，有效地融合深层特征的通道及空间信息，使多尺度特征具备三维全局性。本发明能有效地增强输入特征图中用于检测危险物品的细节信息，提高模型对中等目标和大目标的检测性能。

本发明授权基于注意力机制的X光安检图像危险物品检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制的X光安检图像危险物品检测方法，其特征在于，在YOLOv3-SPP架构上融合MSE模块和MFGA模块，构建AFN网络；其中MSE是多压缩激活，MFGA是多融合全局注意力，AFN是注意力融合网络；所述MSE模块的具体结构为：首先是将给定的输入映射到特征图上，其中H、W、C分别对应特征图的高度、宽度和通道维度，MSE模块在压缩操作中通过全局平均池化和最大池化，将生成的特征描述符在通道上拼接；其次是激活操作，全连接层通过膨胀率参数对通道进行降维，之后再恢复通道维度；最后是特征重标定，将激活操作后得到的的向量与输入特征在通道上进行权重的相乘；所述MFGA模块具体结构为：基于HDC框架，使用三个膨胀率大小不同的3×3卷积核来扩大感受野；将CAM模块和SAM模块顺序放置；其中，HDC是混合膨胀卷积，CAM是通道注意力，SAM是空间注意力；所述SAM模块的具体结构为：首先，采用一组膨胀率为r=[1,2,5]的卷积核大小为K的膨胀卷积对输入的特征图进行操作；其次，将全局平均池化和最大池化生成的特征描述符在通道上进行拼接来聚合特征图上的通道信息；然后，通过卷积核大小为K=3，膨胀率为r=2的膨胀卷积对通道降维；最后，通过Sigmoid函数生成最终的空间注意力图；所述CAM模块的具体结构为：首先，通过池化操作来聚合特征图的全局空间信息，其中，全局平均池化的作用是聚合信息，最大池化用于将生成的通道注意力精细化；其次，将聚合后的信息输入共享网络中以生成通道注意力图，其中共享网络由多层感知器组成；使用标准卷积对通道上拼接后的特征进行降维；利用所述注意力融合网络进行X光安检图像危险物品检测，具体包括以下步骤：S1：输入待检测行李的X光安检图像，经过YOLOv3-SPP主干网络获得特征图后将其输入MSE模块，得到具备通道全局性的语义特征；S2：利用SPP模块进行多尺度特征融合后再经过MSE模块，使得融合后的局部特征和全局特征精细化，增强获取的多尺度语义信息；其中，SPP是空间金字塔池化；S3：串联通道分支和空间分支构成MFGA模块，并将该模块放在每一个检测分支的分类器之前；每一个检测分支分别针对X光安检图像中的小、中、大目标进行预测。

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