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看智慧的艾崴X光安检机是如何自动识别易燃易爆物体?(图文)

2017-04-18 09:09:27 来源:

[摘要] 2017人工智能继续辉煌,安全检查设备行业面临变革。AlphaGo打败人类棋手后,新一代人工智能技术已经在感知和认知的两个层面迅速超越人类——语音、图像等识别类算法

 2017人工智能继续辉煌,安全检查设备行业面临变革。AlphaGo打败人类棋手后,新一代人工智能技术已经在感知和认知的两个层面迅速超越人类——语音、图像等识别类算法以及围棋、游戏等认知类应用算法均已超越人类最佳水平。X光图像识别算法更新到可以实际应用阶段,并在感知和认知两个领域给安防行来带来新的机遇。u3A安检之家

芯片.jpgu3A安检之家

X光图像危险物品机器识别是指利用计算机对X_RAYSCANSYSTEM图像进行处理、分析和理解,以识别各种不同物体材质和原子分子的技术。X光图像危险物品机器识别算法称为卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,简称为CNN)的算法。这套算法将X光图像信息拆解为多个层次,最底层原子分子颗粒作为最小单元,逐次组合成线条、局部图像、形状、整个物体的材质组成成份。CNN技术在X光图像危险物品机器识别领域的推广迅速提升了危险物品图像识别技术的识别正确率,并为武汉艾崴科有限公司的X光安检机系列产品提供了重要技术保障。u3A安检之家
从技术上讲,X光图像危险物品机器识别技术可以分为两个研究前沿:通用物体识别和特定物体识别。顾名思义,通用物体识别是在一张复杂的X光扫描图像中尽可能的识别更多的材质的物体,而特定物体识别则是针对专门危险物品物体识别的技术。在特定物体识别技术中,易燃易爆物体识别X光安检机必须具备的一项技术。u3A安检之家

芯片1.jpgu3A安检之家

X光图像危险物品机器识别的算法模型也是基于卷积神经网络,通过大量已标注的易燃易爆物体危险物品图片作为素材进行训练,并形成高识别率的易燃易爆物体危险物品识别模型。一般来说,一个有效的易燃易爆物体数据网络的形成需要数以万计的数据进行训练,涉及到的计算量极大。根据武汉艾崴科技有限公司研发人员介绍,训练一个识别率较高的易燃易爆物体识别模型通常需要10万量级的易燃易爆物体图片数据、GPU服务器约为7天的训练时间。随着计算机计算能力的迅速提升与算法的成熟,以易燃易爆物体数据网络为核心的AI识别类算法识别率大幅提升。u3A安检之家
如今的易燃易爆物体图像识别技术还能克服X光射线衰减的影响。传统的易燃易爆物体图像技术主要是基于新机器图像的易燃易爆物体图像识别,在X光安检机长时间运行中,X射线穿透效果会衰减发生变化时,识别效果会急剧下降。艾崴X光安检采用了一种新的解决方案是基于主动动态X射线衰减基准算法易燃易爆物体识别技术。它可以不受X射线变化的影响,已经取得了卓越的识别性能,在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过静态易燃易爆物体识别。u3A安检之家

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艾崴X光安检机软件的易燃易爆物体图像识别率越来越高核心原因在于:u3A安检之家
1.硬件上CPU 等芯片计算能力迅速提升,特别是图型GPU芯片的广泛应用,允许易燃易爆物体数据网络模型更加庞大;u3A安检之家
2. 易燃易爆物体数据网络算法本身也经历演化与自身加持,算法效率与识别率进一步提升。u3A安检之家
时至今日,伴随着武汉艾崴艾崴科技有限公司超深度易燃易爆物体数据网络模型的建立,易燃易爆物体数据网络算法已达到数据饱和状态,易燃易爆物体图像图像的识别率达到90%以上。u3A安检之家

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艾威刀具采集图.jpgu3A安检之家

为了进一步提高艾崴X光安检机的识别率,武汉艾崴科技有限公司继续优化易燃易爆物体数据神经网络算法模型,用大量易燃易爆物体图像数据进行调优与完善,一定意义上讲,进行训练的数据量越大,数据质量越好,训练得到的算法准确率越高,艾崴X光安检机就会越来越“聪明”。因此艾崴X光安检机率先迈入行业的易燃易爆物体物品高识别率的准入门槛。u3A安检之家
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