违禁品X光图像检测技术应用研究进展综述

• 作者: 梁添汾 张南峰 张艳喜 袁金豪 高向东
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 关键词: X光图像 违禁品检测 目标检测 深度学习
• 年，卷（期）: 2021,（16）
• 所属期刊栏目: 热点与综述|Research Hotspots and Reviews
• 页码范围: 74-82
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2103-0476

摘要

X光图像在安检中应用十分广泛,目前大部分安检工作还要依靠人工完成,但X光安检巨大的工作量和工作强度使自动安检成为必然趋势.如何根据X光图像自动检测其中物体成为研究热点.随着基于深度学习技术的目标检测取得巨大进展,在X光图像违禁品检测中也大量应用深度学习模型进行研究并获得大量成果.为全面、详细总结现有研究,首先介绍X光成像特点、X光图像检测的传统方法以及基于深度学习的方法,然后对比传统方法与深度学习方法的检测效果并分析现有自动安检研究进展,最后指出未来值得关注的研究方向,以期给X光图像违禁品检测的研究提供参考.