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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种安检图像中违禁物品检测方法及装置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：CN114676759B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202210232511.0，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种安检图像中违禁物品检测方法及装置是由刘祥龙;陶仁帅;尉言路;李海南设计研发完成，并于2022-03-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种安检图像中违禁物品检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种安检图像中违禁物品检测方法及装置。该方法包括如下步骤：获取待检测的安检图像；将待检测的安检图像输入到预先训练好的基于目标物边缘信息聚合的多特征融合模型中，得到该图像用于目标物预测的边界特征增强后的特征图。利用本发明所提供的方法得到的边界特征增强后的特征图特征丰富、边界精确，以便于检测器对行李物品中的违禁品进行检测，有效地解决了X射线所拍摄的安检图像中目标物边界模糊、失真，图像色彩单调、缺乏光泽的问题。

本发明授权一种安检图像中违禁物品检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种安检图像中违禁物品检测方法，其特征在于包括如下步骤： 步骤S1、获取待检测的安检图像； 步骤S2、将所述待检测的安检图像输入到预先训练好的基于目标物边缘信息聚合的多特征融合模型中，得到该图像用于目标物预测的边界特征增强后的特征图； 其中，所述基于目标物边缘信息聚合的多特征融合模型通过如下步骤得到： 步骤S21、建立包含违禁物品的图像数据集，并划分训练集数据和测试集数据； 步骤S22、将所述训练集数据中的图像每输入一个批次图像到双向特征传播网络中，生成各个图像的多层初始特征图后，双向特征传播网络的深层特征传播模块基于所述多层初始特征图提取出各个图像的多层目标物边缘特征图； 步骤S23、将所述各个图像中的多层目标物边缘特征图输入到边界特征聚合模块中，将一层目标物边缘特征图进行复制，得到预设数量相应层目标物边缘特征图，将复制的目标物边缘特征图对应进行多方向池化操作，得到相应方向的目标物边界特征图；将多方向的目标物边界特征图与对应层目标物边缘特征图进行融合，得到各个图像中目标物的多层边界特征增强的特征图； 步骤S24、将所述各个图像中目标物的多层边界特征增强的特征图输入到所述双向特征传播网络的浅层特征传播模块中，实现与所述多层初始特征图融合，得到各个图像用于目标物预测的边界特征增强后的特征图； 步骤S25、重复执行步骤S22至S24直至迭代预设次数，得到基于目标物边缘信息聚合的多特征融合模型； 步骤S26、采用所述测试集数据测试所述基于目标物边缘信息聚合的多特征融合模型的精度。

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