智能检测管制刀具模型X光图像训练数据|图像处理数据集|安全检测数据集

本数据集包含多角度、多场景下的管制刀具的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管制刀具的智能检测模型，实现算法模型对管制刀具的精准识别。本数据集管制刀具的图例形态丰富、场景多样、更新及时。通过本数据集的深入应用，可有效提升管制刀具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、多场景下透射管制刀具采集并建立其原始的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，并对管制刀具图像进行抠图处理。将抠出的管制刀具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：将处理后的管制刀具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、精准识别管制刀具的智能检测模型。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管制刀具物品精准识别，同时将目标物的位置及所在X光图像信息记录标出。进一步的还可根据目标物位置信息推算目标物尺寸信息。

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数据集介绍

特点

该数据集是一个包含2620条X光安检图像的训练数据，用于智能检测管制刀具模型。图像经过多角度、多场景采集和深度处理，适用于提升模型检测精度和速度。