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為了確保公共交通的安全，安全檢查已成為確保公共生命財(cái)產(chǎn)安全的必要手段。但是，由于中國人口流動(dòng)性高和客流量大，對安全檢查技術(shù)的需求和要求也在增加。

由于依靠人工檢查和圖像識別的傳統(tǒng)工作方法無法滿足人們出行時(shí)的人流需求，因此越來越多的現(xiàn)代智能技術(shù)被應(yīng)用在安全檢查領(lǐng)域。

目前，在許多機(jī)場安全檢查場景中已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了人工智能和硬件的結(jié)合。通過對各種安全檢查圖像的數(shù)據(jù)處理，使用深度學(xué)習(xí)算法來實(shí)現(xiàn)對違禁品的自動(dòng)識別和預(yù)警。這樣，大大降低了安全人員的勞動(dòng)強(qiáng)度，提高了安全檢查的質(zhì)量，避免了因遺漏，誤判危險(xiǎn)品而造成的不良后果。

在安全檢查領(lǐng)域中廣泛使用的雙能X射線透射技術(shù)，使用不同的高能和低能X射線源分別對檢查的物品進(jìn)行透視檢查，并獲得兩次高能和低能透視檢查圖像，并獲得與材料有關(guān)的效應(yīng)有關(guān)原子序數(shù)的信息。通過這種雙能X射線透視技術(shù)獲得的圖像，再應(yīng)用圖像分割技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)有機(jī)物和無機(jī)物的分離。還可以實(shí)現(xiàn)同一項(xiàng)目的高，低灰度圖像可以分別顯示在不同的顯示器上，方便安全人員比較和分析項(xiàng)目。

但是與此同時(shí)，這項(xiàng)技術(shù)也有一定的局限性。盡管獲得等效原子序數(shù)可以為被測產(chǎn)品的類型以及物體的材料和類型的識別奠定基礎(chǔ)，但是當(dāng)被測產(chǎn)品相互屏蔽時(shí)，錯(cuò)誤檢測率會(huì)增加，等效原子序數(shù)誤差范圍大，很難檢測到違禁品。

由于X射線安全檢查設(shè)備只能顯示與對象顏色相對應(yīng)的顏色，因此不能分離獨(dú)立的對象。因此，要求安全人員的工作經(jīng)驗(yàn)和個(gè)人素質(zhì)很高，并且不可能準(zhǔn)確地識別違禁品。利用雙能X射線透射技術(shù)采集的圖像進(jìn)行圖像分割處理，可以有效提高安全檢查效率。

眾所周知，深度學(xué)習(xí)中網(wǎng)絡(luò)的初始化極大地影響了網(wǎng)絡(luò)模型的效果?，F(xiàn)有的成熟檢測架構(gòu)，例如RCNN系列算法，將使用ImageNet和訓(xùn)練有素的模型參數(shù)來初始化網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。但是，現(xiàn)有的公共數(shù)據(jù)集ImageNet主要是真實(shí)世界的場景圖片，與復(fù)雜場景中收集的X射線圖片有很大不同。用ImageNet數(shù)據(jù)直接初始化，訓(xùn)練效果不理想。

日聯(lián)科技基于自身獨(dú)特的大量安全X射線圖像注解數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)了一套直接將安全X射線圖像作為網(wǎng)絡(luò)初始化的解決方案，實(shí)現(xiàn)了像素級語義分割技術(shù)，具有明顯的意義。

目標(biāo)檢測完成后，需要識別目標(biāo)對象。同樣由于對象的重疊，目標(biāo)中的許多對象會(huì)相互干擾。例如，如果瓶子的圖像上有金屬物體，那么瓶子的圖像自然會(huì)同時(shí)具有金屬物體的屬性，這很容易引起識別錯(cuò)誤。目標(biāo)分層技術(shù)的前提是目標(biāo)要準(zhǔn)確，必須根據(jù)目標(biāo)的原色進(jìn)行像素級邊緣切割，以恢復(fù)各自的顏色和重疊部分的信息。

完成目標(biāo)檢測和目標(biāo)分層技術(shù)后，可以獲得各個(gè)目標(biāo)的準(zhǔn)確形狀和顏色信息。并修改原子序數(shù)信息。同時(shí)，它還補(bǔ)充了通過雙能X射線圖像獲得的物體體積信息。該信息可以通過深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)了解要檢查的材料的最大概率。

將這些新技術(shù)應(yīng)用于安檢領(lǐng)域中的機(jī)場，鐵路等行李處理系統(tǒng)，不僅減輕了安檢人員的工作強(qiáng)度，而且增強(qiáng)了安檢場景的安全能力。另一方面，它也有效地提高了旅客服務(wù)質(zhì)量。

         隨著技術(shù)的進(jìn)步，安全檢查和行李處理系統(tǒng)逐漸完善，人工智能在實(shí)際工作中的應(yīng)用也越來越全面。