涉烟犯罪中的智能检测系统设计

为了满足涉烟经济犯罪研判工作的检测精度,本文提出一种基于深度学习的涉烟犯罪智能检测系统。该系统使用YOLOX-Cr算法对涉烟图像进行目标检测。通过引入坐标注意力用于聚合涉烟图像中的关键性特征;使用Transformer计算全局特征信息的远程依赖关系,从而增强网络对前景和背景的辨别能力。在构建的首个涉烟数据集Cr-12K上测试了系统的工作性能,结果表明:本文算法对涉烟图像检测的均值平均精度(mAP)达到87.0%,相较YOLOX提升了1.4%,填补了涉烟经济犯罪领域智能化检测技术的空白。