货物图像检测方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN112215244A

    公开(公告)日:2021-01-12

    申请号:CN202011204728.8

    申请日:2020-11-02

    摘要: 本公开提供一种货物图像检测方法、装置、设备及存储介质,涉及安检技术领域。该方法包括:获取待训练图像检测模型,待训练图像检测模型包括特征提取网络和多个类别检测分支网络,特征提取网络与多个类别检测分支网络分别连接;迭代更新待训练图像检测模型的网络参数,获得训练后的图像检测模型;根据训练后的图像检测模型确定待优化再训练的类别检测分支网络;迭代更新待优化再训练的类别检测分支网络的网络参数,获得优化再训练后的图像检测模型;根据训练后的图像检测模型和/或优化再训练后的图像检测模型获得最终的图像检测模型以检测货物图像。该方法实现了提高多类别货物图像检测模型的检测准确率,提升了整体网络的可配置性和可维护性。

    安全检查设备
    5.
    发明公开

    公开(公告)号:CN105738958A

    公开(公告)日:2016-07-06

    申请号:CN201610069511.8

    申请日:2016-02-01

    IPC分类号: G01V5/00

    CPC分类号: G01V5/0016 G01V5/0008

    摘要: 本发明公开了一种安全检查设备,该安全检查设备包括:X射线源,该X射线源包括射线发射点并且从射线发射点发出扇形射线束;以及多个探测器模块,每个探测器模块具有射线接收面,并且所述多个探测器模块沿多个直线段排列,所述多个直线段包括第一直线段和两个第二直线段,并且两个所述第二直线段从所述第一直线段的两个端部分别朝向射线源侧延伸,其中在扇形射线束所在的平面中,每一个探测器模块的射线接收面在中点处的法线大致通过X射线源的射线发射点。采用本发明的实施例的技术方案,例如,能够利用简单的结构获得良好的检查效果。

    机器学习任务的配置方法和配置系统

    公开(公告)号:CN118586512A

    公开(公告)日:2024-09-03

    申请号:CN202310213216.5

    申请日:2023-03-03

    IPC分类号: G06N20/00 G06F9/48

    摘要: 本发明涉及机器学习任务的配置方法和配置系统。机器学习任务模板的配置方法,包括:第一配置步骤,配置机器学习任务模板中的资源定义模板文件列表;第二配置步骤,配置机器学习任务模板中的变量声明文件;第三配置步骤,配置机器学习任务模板的基本信息;以及发布步骤,将根据所配置的资源定义模板文件列表、变量声明文件以及基本信息创建的任务模板资源提交到集群服务器后端并进行发布,以用于用户调用所述机器学习任务模板来创建机器学习任务。

    肉类分级装置以及方法
    7.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118318867A

    公开(公告)日:2024-07-12

    申请号:CN202410713751.1

    申请日:2024-06-04

    IPC分类号: A22B5/00

    摘要: 本发明提供一种肉类分级装置以及方法,涉及检测技术领域。该装置包括:流水线,包括M个子线体,所述M个子线体包括第一子线体;N个悬挂件,安装于所述流水线,其中,所述N个悬挂件被配置为分别连接同一肉类对象的不同局部,所述N个悬挂件中的第一悬挂件沿所述第一子线体移动,其余悬挂件沿其他子线体移动,M、N皆为大于或等于2的整数;第一扫描设备,被配置为扫描被所述第一悬挂件带动,而沿所述第一子线体移动的所述肉类对象的局部,输出用于肉类分级的扫描数据。