计算机科学与探索

作者：左景, 石洋宇, 卢树华

单位：中国人民公安大学 信息网络安全学院，北京 102600

关键词：X光图像,违禁品检测,空间和通道重构,多分支轻量化卷积,损失函数

基金：中国人民公安大学安全防范工程双一流创新研究专项（2023SYL08）。

针对X光违禁品图像目标重叠遮挡、关键特征信息提取困难和复杂背景干扰等问题，提出了多分支轻量化卷积和注意力机制改进的X光违禁品检测模型。所提模型在主干网络设计空间和通道重构注意力机制（SCAM），通过对特征图在通道和空间上重组，区分特征图冗余信息和非冗余信息，加强关键特征提取并抑制背景干扰，提升模型面对复杂场景检测违禁品的能力；提出多分支轻量化卷积结构（MLCB），采用轻量化双分支和信息补偿分支共同处理特征图，降低模型参数量并防止模型预测精度下滑，提升运行效率；同时融合最小交并比（MPDIoU）损失函数和软非极大值抑制（Soft NMS）替换完全交并比（CIoU）边框回归损失函数，通过定义更加全面的交并比方式，缓解边框回归重合情况下难以优化问题，改善违禁品重叠遮挡造成的易漏检误检问题。所提模型在OPIXray、HIXray与 SIXray三个数据集上进行验证，mAP0.50分别达到了95.7%、83.7%和95.3%。实验结果表明所提方法在计算量较小的情况下，具备高精准度和强鲁棒性，可以有效解决重叠遮挡和漏报、误报等问题。

来源：2025年第6期

《计算机科学与探索》期刊编辑部

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