Mengapakah ketepatan sistem pemeriksaan dan pengenalan keselamatan pintar sukar untuk diperbaiki

Mengapakah ketepatan sistem pemeriksaan dan pengenalan keselamatan pintar sukar untuk diperbaiki?

Pengimejan item yang sama dalam mesin pemeriksaan keselamatan yang berbeza mungkin sangat berbeza, yang merupakan sebab penting untuk kesukaran dalam meningkatkan ketepatan sistem pengenalan pemeriksaan keselamatan pintar, dan kesukaran dalam menyelesaikan masalah keserasian dan kebolehsuaian.
Untuk menjelaskan masalah ini, mari kita mulakan dengan proses penjanaan imej X-ray.

1. Daripada isyarat pengesan kepada imej RGB

Semasa pemeriksaan keselamatan, penumpang meletakkan bagasi mereka pada tali pinggang penghantar mesin pemeriksaan keselamatan. Bagasi memasuki mesin pemeriksaan keselamatan bersama-sama dengan tali pinggang penghantar, mencetuskan sumber sinar untuk memancarkan sinar X-ray. Rasuk X-ray menembusi bagasi dan jatuh pada pengesan, dan pengesan akan berkumpul. Foton sinar ditukar kepada data tenaga tinggi dan rendah yang boleh diukur, dan imej keselamatan RGB dijana selepas pemprosesan dan operasi yang kompleks.

Dalam proses penjanaan imej pemeriksaan keselamatan, output data oleh pengesan model yang berbeza dan tahun penggunaan adalah berbeza, dan pemprosesan data, pemprosesan imej, pembetulan geometri dan skema pewarnaan jenama mesin pemeriksaan keselamatan yang berbeza adalah berbeza, yang akan membawa tentang perbezaan besar dalam imej X-ray.

2. Mimpi ngeri percanggahan imej dan pengecaman model

Imej yang dijana oleh mesin pemeriksaan keselamatan sinar-X berbeza adalah berbeza dari segi padanan warna, piksel, ubah bentuk geometri, dsb. Untuk model pembelajaran mendalam, imej dengan maklumat penting yang sedikit berbeza seperti warna dan bentuk mungkin dua imej yang berbeza sama sekali, yang perlu dipelajari semula.

(Pengimejan bagasi yang sama di bawah mesin pemeriksaan keselamatan sinar-X yang berbeza)

Model pembelajaran mendalam tidak mempunyai keupayaan generalisasi yang mencukupi, dan sukar untuk mengenal pasti imej dengan perbezaan yang besar. Oleh itu, perbezaan imej X-ray akan membawa kepada masalah seperti kecekapan pembelajaran model yang rendah, kesukaran dalam latihan model, dan kesukaran dalam meningkatkan ketepatan pengecaman.

3. Kelebihan skim pengenalan data asas mesin pemeriksaan keselamatan

Sebagai tindak balas kepada masalah pengenalan pintar yang disebabkan oleh perbezaan dalam imej X-ray, Safeagle Technology telah mempelopori skema pengenalan data asas mesin pemeriksaan keselamatan, yang dimodelkan dan dikenal pasti dengan memperoleh data asas mesin pemeriksaan keselamatan.

Kelebihan penyelesaian ini ialah data asas mesin pemeriksaan keselamatan jenama yang berbeza mempunyai sedikit perbezaan dan mudah untuk ditentukur. Ia boleh diproses untuk membentuk imej X-ray standard bersatu, yang lebih mudah untuk model pembelajaran mendalam untuk belajar dan mengenal pasti, yang boleh meningkatkan kecekapan latihan model dan berkesan Meningkatkan ketepatan pengecaman model, menyelesaikan sepenuhnya masalah sistem keserasian dan kebolehsuaian, dan mengenal pasti pelbagai komponen cecair dengan tepat.

Dari perspektif persekitaran umum, perkembangan semasa produk pemeriksaan keselamatan adalah sangat penting kepada pembinaan ekonomi dan sosial pelbagai negara. Adalah wajar untuk melihat ke hadapan untuk bagaimana masa depan akan datang.