基于深度学习的X光安检图像智能识别设备的设计与实现

• 作者: 彭志超 支洪平 王涛 郑伟伟 鲁盈悦
• 来源期刊: 电子测试
• 关键词: X光安检 目标检测 人工智能 深度学习
• 年，卷（期）: 2019,（19）
• 所属期刊栏目: 科技前沿
• 页码范围: 5-8,21
• 页数: 5页
• 字数: 3680字
• 语种: 中文

摘要

X光安检机被广泛应用于轨道交通、物流、民航、海关、重大安保等场合,用于检查行李包裹中的违禁品和限带品.目前X光安检图像的判图工作仍然完全依赖人工,在地铁、快递等高流量场景下,由于安检员判图经验参差不齐、工作强度大、疲劳和注意力涣散等因素,往往会发生漏检现象.本设计使用带有GPU的专用计算机,通过深度学习技术对X光安检图像进行智能判图,具有准确高效、稳定可靠、可提供安检信息化、智能化和大数据分析等诸多优点.该技术和相关软硬件产品可应用在使用X光安检机的各种场合.