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龍圖騰網獲悉廣東省機場集團物流有限公司申請的專利基于NeRF和深度學習的多視角圖像違禁品檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN118486015B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202410562009.5，技術領域涉及：G06V20/64；該發明授權基于NeRF和深度學習的多視角圖像違禁品檢測方法是由彭璇;石四華;黃文寧;曾祥惠;張沫;熊威;徐慧瑩;任志泉;楊杰濤;陳經元設計研發完成，并于2024-05-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于NeRF和深度學習的多視角圖像違禁品檢測方法在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于NeRF和深度學習的多視角圖像違禁品檢測方法，首先采集待檢測物體在不同視角下的2D安檢圖像；將多視角圖像輸入2D特征提取網絡中進行特征提取，獲取2D圖像特征；將多視角圖像輸入NeRF神經輻射場中進行3D場景渲染，并將2D圖像特征映射到所渲染的3D場景中，獲取3D體素特征；將3D體素特征輸入3D目標檢測網絡中進行目標檢測，獲取3D目標檢測結果；將3D目標檢測結果投影映射至2D圖像平面，獲取2D目標檢測結果，完成違禁品檢測；本發明能夠減少遮擋和視角偏差帶來的影響，提高違禁品識別準確性；同時還強化了對小型違禁品的檢測能力；另外還對外部條件變化有著更強的適應性和魯棒性。

本發明授權基于NeRF和深度學習的多視角圖像違禁品檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于NeRF和深度學習的多視角圖像違禁品檢測方法，其特征在于，包括以下步驟： S101：利用X光機采集待檢測物體在不同視角下的2D安檢圖像，獲取待檢測物體的多視角圖像； S102：將所述待檢測物體的多視角圖像輸入預設的2D特征提取網絡中進行特征提取，獲取待檢測物體的2D圖像特征； S103：將所述待檢測物體的多視角圖像輸入NeRF神經輻射場中進行3D場景渲染，并將所述待檢測物體的2D圖像特征映射到所渲染的3D場景中，獲取待檢測物體的3D體素特征，包括： 將所述待檢測物體的多視角圖像輸入NeRF神經輻射場中，建立包含若干個體素的3D坐標系，并進行3D場景渲染； 獲取第i個視角對應的相機內參矩陣和外參矩陣，其中i=1,2,3,…,T，T為視角的總數量； 對于待檢測物體在3D坐標系中每個體素的中心點，點在第i個視角投影下的2D像素坐標為： 其中，為待檢測物體第i個視角的2D安檢圖像中對應位置的2D像素坐標；為待檢測物體第i個視角的2D安檢圖像對應的2D圖像特征；為經過縮放處理后的相機內參矩陣； 點在第i個視角下的3D投影特征為： 其中，表示利用最鄰近差值法，在位置處查找的特征； 對于投影到2D平面邊界之外或2D平面后的點，該視角下的投影為無效投影，設置其；其他視角下的投影均為有效投影； 獲取點在所有視角下的3D投影特征并利用加權平均法進行聚合，獲取點的3D平均投影特征： 其中，為有效投影的視角數量； 獲取待檢測物體在3D坐標系內每個體素的3D平均投影特征，將所有體素的3D平均投影特征經過與NeRF神經輻射場共享的G-MLP處理后，與所渲染的3D場景進行融合，獲取待檢測物體的3D體素特征； S104：將所述待檢測物體的3D體素特征輸入預設的3D目標檢測網絡中進行目標檢測，獲取3D目標檢測結果； S105：將所述3D目標檢測結果投影映射至2D圖像平面，獲取2D目標檢測結果，完成違禁品檢測。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人廣東省機場集團物流有限公司，其通訊地址為：510800 廣東省廣州市花都區廣州白云國際機場北工作區橫十六路廣州白云國際機場物流綜合服務大樓(空港機場)；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。