浙江啄云智能科技有限公司 本次登记的数据知识产权 智能检测枪支及仿制品模型X光图像训练数据, 本数据集包含多角度、多场景下的枪支及仿制品X光安检图像，通过对图像的标注、抠图、增强、融合等处理，可作为优质样本训练生成枪支及仿制品智能检测模型，实现算法模型对枪支及仿制品的精准识别。本数据集枪支及仿制品图例形态丰富、场景多样、更新及时。通过本数据集的深入应用，可有效提升枪支及仿制品智能检验检测模型的检测精度、速度，提升模型性能。1、数据来源：应用X射线光源多维度、多角度、多场景下透射枪支及仿制品，采集并建立原始X光数据图例库。 2、数据深度处理：对采集到的原始X光图像预标注坐标位置和品项类别，并对枪支类物品图像进行抠图处理。将抠出的枪支及仿制品图像与多场景的图像分别进行几何变换、像素变换等增广处理。 3、检测模型生成算法规则：将处理后的枪支类X光图像和场景图像通过密度统计（像素值代表实物密度值）依据区域匹配原则进行融合，融合区域掩模作为数据标签与融合后的图像作为深度学习样本数据。还可通过调整抠图区域在场景图像区域的位置，获得不同的平均密度差值，训练生成可精准定位、精准识别枪支及仿制品的智能检测模型。区域匹配原则按照Mask*(α*ρ抠图图像+β*ρ场景图像)，融合后的图像处理公式按照Mask*(α*ρ抠图图像+β*ρ抠图图像)+（1-Mask）*ρ场景图像。（所述公式中：Mask为图像掩膜，图像目标区域值为1，目标区域外值为0，ρ为密度值，α、β指系数）检测模型可对多场景下的枪支类物品精准识别，并将目标物为枪支的物品检出，同时将目标物的位置及所在X光图像信息记录标出。还可根据目标物位置信息推算目标物尺寸信息。
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