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申请/专利权人：中国人民公安大学
摘要：本发明涉及图像分析技术领域，尤其是涉及一种违禁品识别模型构建方法及违禁品识别方法，该方法包括：获取训练样本集；将训练样本集输入初始YOLOv8s模型，对初始YOLOv8s模型中的ODConv模块进行训练。本申请提供的违禁品识别模型构建方法在传统的YOLOv8s模型的基础上提出了一种引入ODConv模块、BiFPN模块以及全局注意力机制的改进模型，以细化违禁品局部特征、增强特征提取能力；然后基于BiFPN对模型特征融合网络进行改进，优化模型处理不同尺度特征融合的能力；最后再采用全局注意力机制，减少特征的丢失，增强违禁品检测性能，从提高对违禁品的识别精度。
主权项：1.一种违禁品识别模型构建方法，其特征在于，所述方法包括：获取训练样本集；将所述训练样本集输入初始YOLOv8s模型，对所述初始YOLOv8s模型中的ODConv模块进行训练，以提取所述训练样本集中每个训练样本的目标特征向量，得到目标特征向量集；根据所述目标特征向量集对BiFPN模块进行训练，以将所述目标特征向量集中的全部的所述目标特征向量进行特征融合，得到目标融合特征；根据所述目标融合特征对全局注意力模块中的通道注意力模块、空间注意力模块依次进行训练，得到目标特征图；根据所述目标特征图对分类器进行训练，输出预测识别结果，得到改进的YOLOv8s的违禁品识别模型；计算所述得到改进的YOLOv8s的违禁品识别模型的损失函数；根据所述损失函数优化所述改进的YOLOv8s的违禁品识别模型，直至得到满足预设要求的违禁品识别模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民公安大学 一种违禁品识别模型构建方法及违禁品识别方法
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