Es una parte importante de la inspeccin de seguridad llevar a cabo controles de seguridad y proteccin con escneres de rayos X. La visin por ordenador desempea un papel importante en la deteccin, el reconocimiento y el anlisis de ubicacin en la fabricacin inteligente. El algoritmo de deteccin de objetos es una parte importante de la mquina de rayos X inteligente. Los algoritmos existentes de deteccin de objetos peligrosos en imgenes de rayos X tienen una precisin de deteccin baja y son propensos a fallos y falsas detecciones. Para aumentar la precisin, en este artculo se propone un nuevo algoritmo R-CNN de mscara mejorado. En la red de extraccin de caractersticas, se aade una ruta de mejora para fusionar las caractersticas de la capa inferior en la capa superior, lo que reduce la prdida de informacin de las caractersticas. Aadiendo un mdulo de deteccin de bordes, se puede mejorar el efecto de entrenamiento del modelo de muestra sin un etiquetado preciso. La distancia, la tasa de solapamiento y la diferencia de escala entre los objetos y las propuestas de regin se resuelven mediante DIoU para mejorar la estabilidad de la regresin de las propuestas de regin, mejorando as la precisin de la deteccin de objetos; el algoritmo SoftNMS se utiliza para superar el problema de la deteccin fallida cuando los objetos que se van a detectar se solapan entre s. Los resultados experimentales indican que la precisin media (mAP) del algoritmo mejorado es un 9,32% superior a la del algoritmo R-CNN de mscara, especialmente en el caso de los cuchillos y las pilas porttiles, que son de tamao pequeo, forma simple y fciles de detectar por error, y la precisin media (AP) aumenta un 13,41% y un 15,92%, respectivamente. Los resultados del estudio tienen importantes implicaciones para la aplicacin prctica de la deteccin de objetos amenazantes en imgenes de rayos X.
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