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(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211382655.0 (22)申请日 2022.11.07 (71)申请人 安徽启新明智科技有限公司 地址 230000 安徽省合肥市高新区望江西 路800号创新产业园二期F2栋9 楼南面 (72)发明人 吴勇敢 孟令超 (74)专利代理 机构 北京清亦华知识产权代理事 务所(普通 合伙) 11201 专利代理师 雷玉龙 (51)Int.Cl. G01N 23/04(2018.01) G01V 5/00(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 汽油与水区分 网络的训练方法、 汽油与水区 分方法 (57)摘要 本发明公开了一种汽油与水区分网络的训 练方法、 汽油与水区分方法。 其中, 区分网络用于 X射线安检机系统, 系统包括X射线发射器和高、 低能探测器, 汽油与水区分网络的训练方法包 括: 在系统空载时, 控制探测器对X射线进行N次 采集, 在系统带负载时, 控制探测器对X射线进行 采集, 得到N个第一高、 低能采样和M个与负载对 应的第二高、 低能采样值, M、 N为大于1的整数; 对 M个第二高能采样值进行补偿, 并根据第一高、 低 能采样值、 补偿后的第二高能采样值和第二低能 采样值, 得到负载的属性值; 对应每个负载添加 标签; 构建检测子网络, 并将补偿后的第二高能 采样值、 第二低能采样值、 属性值和标签作为训 练样本对网络进行训练。 权利要求书3页 说明书10页 附图6页 CN 115420761 A 2022.12.02 CN 115420761 A 1.一种汽油 与水区分网络的训练方法, 其特征在于, 所述汽油 与水区分网络用于X射线 安检机系统, 所述X射线安检机系统包括X射线发射器和X射线探测 器, 所述X射线探测 器包 括高能探测器和低能探测器, 所述方法包括: 在所述X射线安检机系统空载时, 控制所述X射线发射器发射X射线, 并分别控制所述高 能探测器和所述低能探测器对所述X射线进 行N次采集, 得到N个第一高能采样值和N个第一 低能采样值, 其中, N 为大于1的整数; 在所述X射线安检机系统带负载时, 控制所述X射线发射器发射X射线, 并分别 控制所述 高能探测 器和所述低能探测 器对所述X射线进行采集, 得到M个第二高能采样值和M个第二 低能采样值, 其中, M为大于1的整 数, 每对所述第二高能采样值和所述第二低能采样值对应 一个负载; 对所述M个第二高能采样值进行补偿, 并根据所述N个第一高能采样值、 所述N个第一低 能采样值、 M个补偿后的第二高能采样值和所述M个第二低能采样值, 得到M个所述负载的属 性值, 以及对应 每个负载添加标签; 构建所述汽油与水区分网络, 并将所述M个补偿后的第二高能采样值、 所述M个第二低 能采样值、 M个属性 值和M个标签作为训练样本, 对所述汽油与水区分网络进行训练。 2.根据权利要求1所述的汽油与水区分网络的训练方法, 其特征在于, 所述根据所述N 个第一高能采样值、 所述N个第一低能采样值、 M个补偿后的第二高能采样值和所述M个第二 低能采样值, 得到 M个所述负载的属性 值, 包括: 对所述N个第 一高能采样值和所述N个第一低能采样值取均值, 得到第 一高能满度均值 和第一低能满度均值; 对所述第一高能满度均值进行补偿; 根据补偿后的第 一高能满度均值、 所述第一低能满度均值、 M个补偿后的第 二高能采样 值和所述M个第二低能采样值, 得到 M个所述负载的属性 值。 3.根据权利要求2所述的汽油 与水区分网络的训练方法, 其特征在于, 对应所述高能探 测器设有滤波铜片, 根据下式得到所述补偿后的第一高能满度均值: , 根据下式得到所述补偿后的第二高能采样值: , 其中, Ihf1为所述补偿后的第一 高能满度均值, Ihf为所述第一高能满度均 值, I0为X射线 管发射的X射线的能量初始值, Ihy1为所述补偿后的第二高能采样值, Ihy为所述第二高能采 样值, ucu(v)为铜衰减系数关于发射能级v的函数, t为铜厚度, h1为所述滤波铜片的厚度。 4.根据权利要求2所述的汽油 与水区分网络的训练方法, 其特征在于, 根据下式得到所 述属性值: ,权 利 要 求 书 1/3 页 2 CN 115420761 A 2其中, Iout为所述属性值, , IR为R属性通道值, Ihf1为所述补偿后的第一高 能满度均值, Ihy1为所述补偿后的第二高能采样值, Ilf为所述第一低能满度均值, Ily为所述 第二低能采样值。 5.根据权利要求1所述的汽油与水区分网络的训练方法, 其特征在于, 所述M个补偿后 的第二高能采样值、 所述M个第二低能采样值和M个属性 值组成三 通道的训练样本 。 6.根据权利要求1所述的汽油 与水区分网络的训练方法, 其特征在于, 所述汽油 与水区 分网络包括: 共享子网络, 用于对所述训练样本进行 特征提取和池化操作, 得到样本矩阵; 分割子网络, 与所述共享子网络连接, 用于根据所述样本矩阵对相应负载进行位置分 割; 检测子网络, 与所述共享子网络连接, 用于根据 所述样本矩阵对相应负载进行检测, 以 得到负载类别。 7.根据权利要求6所述的汽油 与水区分网络的训练方法, 其特征在于, 根据下式得到所 述分割子网络的损失函数: , 其中, loss(segment)为所述分割子网络的损失函数, β 为一个自定义超参, 范围为0~1, Di为某个样本标注真实标签为真的期望概 率, p为某个样本标注真实标签为真的预测概 率。 8.根据权利要求7所述的汽油 与水区分网络的训练方法, 其特征在于, 根据下式得到所 述检测子网络的损失函数: , 其中, loss(detect)为所述检测子网络的损失函数, Di为某个样本 标注真实标签为真的 期望概率, p为某个样本标注真实标签为真的预测概 率。 9.根据权利要求1所述的汽油与水区分网络的训练方法, 其特征在于, 所述X射线安检 机系统, 还 包括: 智能提醒子系统, 用于在检测到汽油时, 根据下式对显示图像中的汽油区域进行颜色 转换处理: , , , 其中, Hue1为颜色转换后的待转换区域的色相, Saturation1为颜色转换后的所述待转 换区域的饱和 度, Value1为颜色转换后的所述待转换区域的明度, HRED0为红色色相最低值, HRED1为红色色相最高值, Zeff0为等效原子序数最低值, Zeff1为等效原子序数最高值, Zeff为汽 油的有效原子序数, Gh为高能X射线图像的灰度值, G1为低能X射线图像的灰度值, S0为所述 待转换区域在进行颜色转换之前的初始饱和度值, V0为所述待转换区域在进行颜色转换之 前的初始明度值; 所述待转换区域为根据所述汽油区域得到的区域, 所述高能X射线图像为权 利 要 求 书 2/3 页 3 CN 115420761 A 3
专利 汽油与水区分网络的训练方法、汽油与水区分方法
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