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傳統(tǒng)情況下,安檢機(jī)的最大過(guò)包量每分鐘能達(dá)到80個(gè),所有物品都依靠工作人員肉眼識(shí)別圖像中是否存在違禁/危險(xiǎn)品,勞動(dòng)強(qiáng)度大且容易形成檢測(cè)盲區(qū)。存在“圖像識(shí)別技術(shù)薄弱”“誤報(bào)率高”等技術(shù)硬傷,在檢測(cè)功能以及操作模式上已不能滿足如今日益提升的安檢需求。
安檢違禁物品檢測(cè)識(shí)別算法則基于計(jì)算機(jī)識(shí)別技術(shù),將X 光圖像信息拆解為多個(gè)層次,逐次組合成線條、局部圖像、形狀、整個(gè)物體的材質(zhì)組成成份,并使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法增加算法準(zhǔn)確率。它能夠自動(dòng)識(shí)別刀、槍、鞭炮、炮仗、電腦、手機(jī)、移動(dòng)電源、容器、拉桿箱桿 等物品,對(duì)可疑物品進(jìn)行圖像識(shí)別并以方框框出報(bào)警以文字提示出違禁物品的名稱,比傳統(tǒng)安檢儀在檢測(cè)速度和準(zhǔn)確率上均有較大提升,同時(shí)也為安檢工作人員減輕了負(fù)擔(dān)。
此外,隨著使用過(guò)程中持續(xù)不斷的數(shù)據(jù)收集,自動(dòng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)還會(huì)定期對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)及模型訓(xùn)練,通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)將新模型下發(fā)安檢設(shè)備完成自動(dòng)更新。