案例详细

  安检机的成像原理是利用X射线的穿透性，通过物体对X射线的吸收和散射程度获取物体内部结构信息。具体来说，X射线光机首先产生一束X射线，然后将其照射到待检测物体上。由于不同物质对X射线的吸收能力不同，当X射线穿过物体时，一部分被吸收，另一部分则穿过物体继续传播。接下来，探测器板会接收到穿过物体的X射线，并将其转换为电信号。这些电信号经过处理后，可以生成一幅呈现物体内部结构的图像。

安检机智能识别

    
  安检机智能识别本质上是对采集到的X射线图像进行目标检测。目标检测的任务是找出图像上所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别和位置，这是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同外观、形状和姿态，加上成像时光照、遮挡、噪声等因素干扰，目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的问题。
  为了实现物体的目标检测，科学家和工程师进行了大量研究和工程实验，研发出一系列检测方法。这些方法大多分为三个部分：特征提取、类别分类、坐标回归。其中传统方法与最先进的基于深度神经网络的方法的核心区别在于特征提取这一部分，传统方法需要依靠专家进行特征设计，需要完成大量前期设计工作，而且设计出的特征不一定能达到精度要求。而最新的基于深度神经网络的方法可以通过非常密集的卷积操作提取出大量鲁棒特征，能极大地提升检测精度。

     
  有了通用的图像检测方法，还需要对X射线安检图像进行领域迁移。安检机智能识别主要针对两大类物品：一是违禁物品，这类物品对旅客安全、交通安全甚至社会安全构成潜在威胁，包括刀、枪、子弹、爆炸物、毒品等；二是应税物品，这类物品需要完成关税手续，如果没有完成关税手续而偷偷放进国境，则会造成国家财产损失，包括香水、手表、电子产品等。为此，需要对这些特定物品进行检测，如对非常小的刀具进行小目标特征提取以提升检测精度。正是很多科学家和工程师的不懈努力才使得现有的X射线安检机智能识别达到了较高水准，有力保障了国家安全、社会稳定和人民生命财产安全。