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申请/专利权人:山东衡昊信息技术有限公司
摘要:本发明涉及安检判图技术领域,尤其涉及一种智能化的安检集中判图系统,包括以下部分:图像接收模块、任务分发模块、组合运算模块、智能处理模块、图像识别模块、警报模块,解决了现有技术中现有技术大多先对图像进行去噪处理,然后从去噪后的图像中提取特征,容易产生去噪失误导致特征提取不精准的问题,且由于包裹内东西杂乱形成多层遮挡,使物品识别误差较大,实现了结合深度学习优越的去噪性能,提高了特征提取的精确度,解决了X光成像差异、目标遮挡和目标尺度变化等问题,提高物品的识别效率。
主权项:1.一种智能化的安检集中判图系统,其特征在于,包括以下部分:图像接收模块、任务分发模块、组合运算模块、智能处理模块、图像识别模块、警报模块;所述任务分发模块,用于将X光图像分发至空闲的集中判图席位;根据安检机到空闲集中判图席位的传输效率、集中判图席位的任务处理效率将X光图像分发至空闲的集中判图席位;定义任务分发公式为: ,其中,为可分发分数,任务分发模块向值大的集中判图席位分发任务,、均为权重系数,表示安检机到当前集中判图席位的传输效率,表示当前集中判图席位的任务处理效率,表示当前任务的任务量,任务分发模块通过数据传输的方式与组合运算模块、智能处理模块相连;所述组合运算模块,用于构建去噪神经网络组,所述去噪神经网络组包括两个并联的卷积神经网络,两个并联的卷积神经网络分别为第一卷积神经网络和第二卷积神经网络;所述第一卷积神经网络包括4个卷积单元和最大池化单元;所述第二卷积神经网络包括二维可分离卷积单元、平均池化单元,所述二维可分离卷积单元包括输入层、卷积层、标准化层和输出层,组合运算模块通过数据传输的方式与智能处理模块相连;所述智能处理模块,用于构建X光图像智能处理模型,在对X光图像去噪的同时提取图像特征,智能处理模块通过数据传输的方式与图像识别模块相连;所述图像识别模块,用于根据X光图像特征识别图像中的物品类别,并确定是否存在危险品或违禁品,图像识别模块通过数据传输的方式与警报模块相连。
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