公开(公告)号：CN118365960A

公开(公告)日：2024-07-19

申请号：CN202410646229.6

申请日：2024-05-23

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 李国权 ,  罗开阳 ,  林金朝 ,  庞宇 ,  朱宏钰

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774 ,  G06V10/44 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/082 ,  G06N5/04

Abstract: 本发明涉及一种边缘特征信息增强的轻量化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YOLOv7‑Tiny架构基础上进行轻量化，融合EEM模块并采用了知识蒸馏和剪枝的方法进一步压缩模型。首先对YOLOv7‑Tiny模型轻量化得到Lite‑Net，使其能够在保证检测精度的前提下，部署能力优于原网络；然后将特征提取网络提取的特征与EEM提取的边缘特征信息融合，得到边缘特征信息增强的违禁品特征；最后利用模型压缩的方法对安检违禁品检测模型进一步压缩，进而在提高模型检测精度的同时，满足在不同性能的边缘设备上的实际部署。本发明能有效地增强违禁物品的边缘信息细腻度，在保证模型检测性能的同时，也能满足实际部署需求。