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申请/专利权人：广东省机场集团物流有限公司
摘要：本发明提供一种基于NeRF和深度学习的多视角图像违禁品检测方法，首先采集待检测物体在不同视角下的2D安检图像；将多视角图像输入2D特征提取网络中进行特征提取，获取2D图像特征；将多视角图像输入NeRF神经辐射场中进行3D场景渲染，并将2D图像特征映射到所渲染的3D场景中，获取3D体素特征；将3D体素特征输入3D目标检测网络中进行目标检测，获取3D目标检测结果；将3D目标检测结果投影映射至2D图像平面，获取2D目标检测结果，完成违禁品检测；本发明能够减少遮挡和视角偏差带来的影响，提高违禁品识别准确性；同时还强化了对小型违禁品的检测能力；另外还对外部条件变化有着更强的适应性和鲁棒性。
主权项：1.一种基于NeRF和深度学习的多视角图像违禁品检测方法，其特征在于，包括：S101：利用X光机采集待检测物体在不同视角下的2D安检图像，获取待检测物体的多视角图像；S102：将所述待检测物体的多视角图像输入预设的2D特征提取网络中进行特征提取，获取待检测物体的2D图像特征；S103：将所述待检测物体的多视角图像输入NeRF神经辐射场中进行3D场景渲染，并将所述待检测物体的2D图像特征映射到所渲染的3D场景中，获取待检测物体的3D体素特征；S104：将所述待检测物体的3D体素特征输入预设的3D目标检测网络中进行目标检测，获取3D目标检测结果；S105：将所述3D目标检测结果投影映射至2D图像平面，获取2D目标检测结果，完成违禁品检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东省机场集团物流有限公司 基于NeRF和深度学习的多视角图像违禁品检测方法
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