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针对主动视觉安检方法准确率低、速度慢,不适用于实时交通安检的问题,提出了八度卷积(OctConv)和注意力机制双向门控循环单元(GRU)神经网络相结合的X光安检图像分类方法。首先,利用八度卷积代替传统卷积,对输入的特征向量进行高低分频,并降低低频特征的分辨率,在有效提取X光安检图像特征的同时,减少了空间冗余。其次,通过注意力机制双向GRU,动态学习调整特征权重,提高危险品分类准确率。最后,在通用SIXRay数据集上的实验表明,对8 000幅测试样本的整体分类准确率(ACC)、特征曲线下方面积(AUC