BR102014006165B1 - Sistema para varredura de cargas ou veículos, método para inspecionar cargas ou veículos e método para rastreio de carga - Google Patents
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Abstract
sistema de inspeção de raios-x que integra dados de manifesto com processamento de detecção/formação de imagem. a presente especificação divulga sistemas e métodos para a integração de dados de manifesto para veículos de carga e de luz com as suas imagens de raios x gerados durante varredura. dados de manifesto são automaticamente importados para o sistema para cada transporte, e ajuda o pessoal de segurança para determinar rapidamente o conteúdo de carga. em caso de incompatibilidade entre o conteúdo de carga mostrado pelos dados de manifesto e as imagens de raios x, a carga poderá ser retido para posterior inspeção. em uma modalidade, o processo de análise de imagem de raios x da carga em conjunto com os dados de manifesto são automatizado.
Description
[001] A presente especificação se baseia no Pedido de Patente Provisório No. US 61/532,093, que, depositado em 7 de setembro de 2011, e intitulado "Sistema de inspeção de raios x com integração de dados de manifesto com algoritmos de formação de imagem / detecção". O pedido acima referido é aqui incorporado por referência na sua totalidade.
[002] A presente especificação divulga sistemas para inspeção de mercadorias em contêineres e, mais especificamente, a sistemas que integram dados de manifesto de carga com processos de formação de imagem e / ou detecção para tomar decisões de inspeção e / ou gerar alarmes ao detectar a presença de itens de ameaça em carga.
[003] Contêineres de carga precisam ser inspecionados nos portos e outros pontos de entrada ou transporte para contrabando, como explosivos, entorpecentes, moeda, armas químicas e nucleares e para a verificação de manifesto de carga. Um manifesto de carga é um documento de transporte físico ou eletrônico que acompanha a carga e fornece informação descritiva importante sobre a carga, incluindo conhecimentos de transporte emitidos pelo transportador ou seu representante (s), o fiador e / ou destinatário do transporte, descrição de carga, quantidade, valor, origem e / ou destino. A detecção precisa de contrabando com um baixo falso alarme é uma tarefa difícil, já que esses materiais muitas vezes têm características físicas semelhantes como carga benigna. A porcentagem de carga a ser inspecionada é crescente, e por causa da natureza manualmente intensiva atual de inspeções, tal é o número de operadores.
[004] Sistemas de segurança são, portanto, limitados na sua capacidade de detectar contrabando, armas, explosivos e outros objetos perigosos escondidos em carga. Sistemas de raios x avançados e padrão têm dificuldade em detectar contrabando em carga em volumes soltos. Esta dificuldade é agravada quando inspecionando maiores e muitas vezes, paletes desordenados e contêineres de carga. Sistemas de baseados em tomografia computadorizada (TC) foram mostrados para ser mais adequados para a tarefa difícil de detectar explosivos de ameaça de aviação na bagagem e, mais recentemente, em objetos maiores. No entanto, a configuração de sistemas de CT comumente empregados impede dimensionamento do sistema até objetos longos como grandes contêineres de carga e grandes calços.
[005] O problema é ainda agravado pelo fato de que como resultado da modulação de imagem de acordo com os números atômicos de vários materiais, é comum para sistemas de formação de imagem de raios x para produzir imagens com áreas escuras. Embora estas áreas escuras possam indicar a presença de materiais de ameaça, elas produzem pouca informação sobre a natureza exata da ameaça. Além disso, radiografias produzidas por sistemas de raios x convencionais são muitas vezes difíceis de interpretar, porque os objetos são sobrepostos. Portanto, um operador treinado deve estudar e interpretar cada imagem para emitir um parecer sobre se ou não um alvo de interesse, uma ameaça, está presente. A fadiga e distração do operador podem comprometer o desempenho de detecção, especialmente quando um grande número de tais radiografias deve ser interpretado, tal como nos pontos e portas de trânsito de tráfego alto. Mesmo com sistemas automatizados, torna-se difícil cumprir o requisito implícito para manter o número de falsos alarmes baixo, quando o sistema é operado em altas taxas de rendimento.
[006] Portanto, existe uma necessidade de proporcionar um sistema de detecção automático que inclui ainda ferramentas de assistência para ajudar os operadores a melhorarem sua taxa de transferência por examinar imagens de carga de forma mais eficiente, aumentando assim a velocidade de detecção e análise. Há também uma necessidade de tais sistemas para operar com reduzidas taxas de falso alarme.
[007] O presente pedido descreve um sistema para associar e integrar dados de manifesto a partir de carga e veículos leves com suas respectivas imagens de raios x que são geradas durante varredura. Dados de manifesto são automaticamente importados para o sistema para cada transporte, e ajuda o pessoal de segurança a determinar rapidamente o conteúdo de carga. Em caso de incompatibilidade entre o conteúdo de carga mostrado pelos dados de manifesto e as imagens de raios x, a carga poderá ser retida para posterior inspeção.
[008] Em uma modalidade, dados de manifesto são importados através de um aplicativo integrado dentro de um sistema de detecção de raios x implantado em postos de controle ou postos de serviço. Em uma modalidade, o aplicativo funciona dentro da estrutura de trabalho de trabalho de uma rede distribuída, em que o posto de serviço é conectado a um centro regional, em que um operador pode analisar a imagem de raios x da carga em conjunto com os dados de manifesto. Quando a imagem de raios x e dados de manifesto tiverem sido analisados, o posto de serviço que realizou a varredura de raios x não intrusiva será notificado automaticamente pelo aplicativo integrado com o sistema de raios x. Isso permite o operador de posto de serviço tomar uma decisão quer liberar a carga ou segurar a carga para posterior inspeção.
[009] Em uma modalidade, o processo de análise de imagem de raios x da carga em conjunto com os dados de manifesto é automatizado.
[010] Em uma modalidade, a presente especificação descreve um sistema para varredura de carga e veículos, que compreende: pelo menos um sistema de inspeção não intrusiva para realização de uma varredura de raios x não intrusiva, o referido sistema de inspeção não invasivo compreendendo ainda uma aplicar importação de dados de manifesto associados com a carga ou veículo sendo varrido; e um sistema de processamento para receber imagens de varredura e dados de manifesto associados a partir do sistema de inspeção não intrusiva, e determinar a partir das imagens de varredura se o conteúdo da carga ou veículo são do mesmo tipo tal como especificado nos dados de manifesto. Em uma modalidade, o sistema compreende ainda um servidor que executa um pedido para alocar imagens e dados de manifesto a partir de um posto de serviço para um centro regional. Além disso, em uma modalidade, cada imagem de varredura de raios x está associada com um identificador único antes da transmissão do posto de serviço para o centro regional.
[011] Em uma modalidade, as imagens de varredura e os dados de manifesto são analisados por um operador em um centro regional para determinar se o conteúdo corresponde. Além disso, as imagens de varredura e dados de manifesto são automaticamente analisados por um aplicativo em um centro regional para determinar se o conteúdo corresponde.
[012] Em uma modalidade, imagens de varredura, seus identificadores únicos associados e dados de manifesto, e resultados das análises em um centro regional são armazenados em um banco de dados.
[013] Em uma outra modalidade, a presente especificação descreve um método para a inspeção de carga e veículos, compreendendo: varrer um contêiner de carga ou veículo em um posto de serviço usando o sistema não intrusivo; importar dados de manifesto associados com a carga ou veículo que está sendo varrido; e analisar referidas imagens varridas e dados de manifesto associados para determinar se o conteúdo da carga ou veículo corresponde ao mesmo tipo de carga tal como especificado nos dados de manifesto. Em uma modalidade, a varredura não intrusiva é realizada por um sistema de raios x.
[014] Em uma outra modalidade, o passo de análise compreende ainda determinar se um item de ameaça ou condição de alarme está presente. Além disso, o resultado da análise em um centro regional é relatado para o posto de serviço. Ainda adicionalmente, cada imagem de varredura está associada com um identificador único antes da transmissão do posto de serviço para um centro regional. Além disso, as imagens de varredura, seus identificadores únicos associados e dados de manifesto, e os resultados das análises são armazenados em um banco de dados.
[015] Em ainda outra modalidade, a presente especificação descreve um método para rastrear carga, o método compreendendo: varrer um contêiner de carga utilizando um sistema de raios x não intrusivo para gerar uma imagem de varredura; importar dados de manifesto associados com a carga ou veículo que está sendo varrido; obter informação de código de carga a partir de dados de manifesto; recuperar imagens armazenadas associadas com referido código de carga a partir de um banco de dados de imagens; e comparar características de referida imagem de varredura para características das imagens historicamente armazenadas para determinar se o conteúdo da carga ou veículo corresponde aos dados de manifesto. Além disso, o método ainda compreende recursos de computação de conteúdo de carga da imagem de varredura gerada, incluindo, mas não se limitando a, atenuação, textura, número atômico, altura de carga, densidade e número atômico. Em uma modalidade, o passo de comparação compreende ainda, comparar as características calculadas a partir da imagem de varredura com as características associadas com as imagens armazenadas historicamente.
[016] Em uma modalidade, as características calculadas estão associadas com referido código de carga, em que o código de carga é indicativo do tipo de carga. Além disso, o método compreende segregar a imagem de varredura gerada de acordo com os tipos de carga, se a carga é associada com mais do que um código de carga. Ainda adicionalmente, cada uma das partes segregadas da imagem é comparada com as imagens historicamente armazenadas associadas com o código de carga correspondente. No entanto, ainda mais, o passo de comparar a referida imagem de varredura com imagens historicamente armazenadas é realizado automaticamente.
[017] As modalidades acima mencionadas e outras do presente serão descritas em maior detalhe nos desenhos e na descrição detalhada fornecida abaixo.
[018] Estas e outras características e vantagens da presente invenção serão apreciadas, à medida que se tornam melhor entendidas por referência à seguinte descrição detalhada quando considerada em conexão com os desenhos anexos, em que:
[019] A Figura 1 ilustra a arquitetura de uma rede de inspeção distribuída que utiliza varredura de raios x não intrusiva, de acordo com uma modalidade descrita na presente especificação;
[020] A Figura 2 é um diagrama que apresenta a arquitetura de sistema global do sistema de formação de imagem descrito na presente especificação, em uma modalidade;
[021] A Figura 3 ilustra uma interface exemplar para um posto de serviço, como empregue em uma modalidade do sistema descrito na presente especificação;
[022] A Figura 4 descreve uma interface exemplar para apresentar informação de manifesto, como empregue em uma modalidade do sistema descrito na presente especificação;
[023] A Figura 5 mostra uma tela de interface de usuário exemplar para um centro de dados, como empregue em uma modalidade do sistema descrito na presente especificação;
[024] A Figura 6 mostra uma outra tela de interface de usuário exemplar para um centro de dados, como empregue em uma modalidade do sistema descrito na presente especificação;
[025] A Figura 7 é fluxograma que ilustra um processo para preparar um banco de dados de características, de acordo com uma modalidade do sistema descrito na presente especificação;
[026] A Figura 8 ilustra a utilização do banco de dados de características descrito com respeito à Figura 7 para determinar se a carga sob inspeção corresponde à informação de manifesto;
[027] A Figura 9 ilustra o processo de usar o banco de dados de características descrito com respeito à Figura 7, para determinar se a carga sob inspeção corresponde ao manifesto, quando existe mais do que um tipo de carga presente no transporte;
[028] A Figura 10 ilustra a forma como atualmente as imagens varridas podem ser visualmente comparadas com imagens do banco de dados da presente especificação para determinar se a carga corresponde ao manifesto; e
[029] A Figura 11 ilustra a segregação de cargas em vários tipos de carga com base em imagens varridas.
[030] Em uma modalidade, a presente especificação descreve um sistema para apresentar automaticamente informação de manifesto quando um contêiner de carga ou um veículo leve está sendo inspecionado usando técnicas de formação de imagem de raios x não intrusivas. Isso permite o operador ou inspetor determinar e verificar o conteúdo do contêiner de carga ou veículo que está sendo inspecionado rapidamente.
[031] Em uma modalidade, dados de manifesto são importados através de um aplicativo integrado com um sistema de detecção de raios x implantado em postos de controle ou postos de serviço. Em uma modalidade, o aplicativo funciona dentro da estrutura de trabalho de uma rede distribuída, em que um posto de serviço é conectado a um centro regional, no qual um operador pode analisar a imagem de raios x da carga em conjunto com os dados de manifesto. Quando a imagem de raios x e dados de manifesto tiverem sido analisados, o posto de serviço que realizou a varredura de raios x não intrusiva será notificado automaticamente pelo aplicativo integrado com o sistema de raios x. Isso permite o operador de posto de serviço tomar uma decisão, quer liberar a carga ou segurar a carga para posterior inspeção.
[032] A presente especificação descreve várias modalidades. A seguinte descrição é fornecida para permitir uma pessoa com conhecimentos atuais na arte praticar a invenção. Linguagem utilizada na presente especificação não deve ser interpretada como uma negação geral de qualquer modalidade específica ou utilizada para limitar as reivindicações além do significado dos termos aqui utilizados. Os princípios gerais definidos aqui podem ser aplicados a outras modalidades e aplicações sem se afastar do espírito e âmbito da invenção. Além disso, a terminologia e fraseologia utilizadas têm a finalidade de descrever modalidades exemplares e não deverão ser consideradas como limitativas. Assim, à presente especificação, deve ser atribuída o mais amplo escopo englobando numerosas alternativas, modificações e equivalentes consistentes com os princípios e características divulgadas. Para efeitos de clareza, detalhes respeitantes ao material técnico que é conhecido nos campos técnicos relacionados com a presente invenção ainda não foram descritos em detalhe de modo a não obscurecer desnecessariamente a presente invenção.
[033] Um perito vulgar na técnica compreenderá que as características descritas no presente pedido de patente podem operar em qualquer plataforma de computação, incluindo, mas não limitado a: um computador portátil ou tablet; computador pessoal; assistente de dados pessoal; telefone celular; servidor; processador embutido; chip DSP ou dispositivo de formação de imagem especializado capaz de executar instruções ou códigos de programação.
[034] Deve ainda notar-se que a plataforma fornece as funções descritas no presente pedido por execução de uma pluralidade de instruções de programação, que são armazenadas em uma ou mais memórias não voláteis, utilizando um ou mais processadores e apresenta e / ou recebe dados através de transceptores em comunicação de dados com uma ou mais redes com ou sem fio.
[035] Deve ainda ser apreciado que cada plataforma de computação tem receptores e transmissores sem fio e com fio capazes de enviar e transmitir dados, pelo menos um processador capaz de processar as instruções de programação, memória capaz de armazenar instruções de programação e software composto de uma pluralidade de instruções de programação para realizar os processos aqui descritos. Além disso, o código de programação pode ser compilado (ou pré-compilado ou compilado "no tempo de execução") em um único aplicativo em execução em um único computador ou distribuído entre vários computadores diferentes que operam localmente ou remotamente um para outro.
[036] A Figura 1 ilustra a arquitetura de uma rede de inspeção distribuída que usa varredura de raios x não intrusiva. Os componentes da arquitetura de sistema são descritos como segue:
[037] Referindo-se à Figura 1, o posto de serviço 101 é o ponto em que a varredura de raios x não intrusiva é realizada. Em uma modalidade, dados de manifesto são importados através de um aplicativo integrado dentro de um sistema de inspeção de raios x implantado em um posto de serviço ou ponto de verificação. Deve ser aqui notado que um sistema de varredura e inspeção exemplar que pode ser utilizado com os sistemas e métodos da presente invenção inclui, mas não está limitado ao sistema de inspeção Rapiscan Eagle Mobile. Qualquer sistema apropriado para inspecionar carga, contêineres de carga, e seus conteúdos pode ser empregue. Como tais números, Pedidos de Patente dos Estados Unidos Nos. 12/780,910; 13/370,941; 13/548,873; 13/532,862; 13/168,440; 13/175,792; 13/433,270; 13/281,622; 13/108,039; 12/675,471; 12/993,831; 12/993,832; 12/993,834; 12/997,251; 12/919,482; 12/919,483; 12/919,; 12/919,485; 12/919,486; 12/784,630; 12/784,465; 12/834,890; 13/009,765; 13/032,593; 13/368,178; e 13/368,202, todos atribuídos ao titular da presente invenção representam vários sistemas que podem ser utilizados com a presente invenção e são aqui incorporados por referência na sua totalidade. Além disso, as Patentes dos Estados Unidos Números 5,638,420; 6,542,580; 7,876,879; 7,949,101; 6,843,599; 7,483,510; 7,769,133; 7,991,113; 6,928,141; 7,517,149; 7,817,776; 7,322,745; 7,720,195; 7,995,705; 7,369,643; 7,519,148; 7,876,879; 7,876,880; 7,860,213; 7,526,064; 7,783,004; 7,963,695; 7,991,113; 8,059,781; 8,135,110, 8,170,177; 8,223919; e 8,243,876 todas atribuídas ao titular da presente invenção representam diferentes sistemas de rastreio que podem ser utilizados com a presente invenção são aqui incorporadas por referência na sua totalidade.
[038] Posto de serviço 101 compreende ainda pelo menos um, e de preferência um conjunto, de servidores de inspeção não intrusiva (NII) 111 através dos quais as o posto de serviço interage com outros componentes do sistema. Após varredura, o operador responsável por controlar ou operar o posto de serviço 101 pode verificar que a imagem de raios x produzida pela varredura de raios x não intrusiva é de qualidade suficiente para ser efetivamente analisada. Em uma modalidade, a análise de imagem é realizada no centro regional 102. Em uma modalidade, se a imagem está incompleta, ou é danificada, preta (a partir de atenuação de carga) ou é inaceitável em qualquer modo, o operador de posto de serviço pode solicitar uma nova varredura. Isso pode acontecer nos casos em que o tempo entre a varredura e análise é perto e o caminhão ainda está disponível.
[039] Os servidores 111 no posto de serviço 101 compreendem software de inspeção não intrusiva padrão. Quando um veículo está prestes a ser varrido, o software no posto de serviço consulta um aplicativo de software preditivo ou de roteamento 103 para receber uma instrução, informação de roteamento, ou quaisquer outros dados para identificar um centro regional alvo para análise. O centro regional 102 compreende servidores 121 e monitores de inspeção 122. Como uma nova imagem de raios x é gerada no posto de serviço 101, ela é transmitida para frente a partir do posto de serviço 101 para pelo menos um servidor 121 localizado em um centro regional 102, nos termos da informação de roteamento recebida do aplicativo de software 103, para análise por um operador de inspeção situado naquele centro regional e para posterior armazenamento. Deve ser entendido que, tipicamente, o centro regional 102 e postos de serviço 111 estão geograficamente distantes um do outro.
[040] Em uma modalidade, a imagem é alocada a um centro regional e / ou um operador dentro desse centro regional através do software preditivo ou de roteamento 103, mas o trabalho só é alocado após a transmissão da imagem ser completa. Em uma modalidade, para simplificar a atividade de transmissão de dados, software preditivo 103 aloca uma imagem a um centro regional 102 antes da imagem ter sido completamente gerada.
[041] Em uma modalidade, no caso do operador estar indisponível, como devido à falha de PC, fim de sessão, etc, outro operador no centro regional local é selecionado automaticamente pelo software preditivo 103.
[042] Além disso, o sistema vai cair de volta em um centro regional alternativo, no caso de um erro de transmissão. Em uma modalidade, as imagens são armazenadas em buffer até um centro voltar a estar ativo.
[043] Em uma modalidade, cada imagem de inspeção de raios x está associada a um GUID (Identificador Globalmente Único), que é um ID único em todos os sistemas. O GUID é usado para associar cada imagem com seus dados de manifesto particulares. Em uma modalidade, informação de identificação, tal como a placa de licença, imagens de CCTV etc, também é associada com o GUID no momento da varredura. Em uma modalidade, o GUID é um número de 128 bits apresentado em hexadecimal. Esta informação pode ser transmitida para os operadores de inspeção no centro regional, se necessário.
[044] Quando a imagem de raios x e os dados de manifesto tiverem sido analisados, o posto de serviço 101 que realizou a varredura de raios x não intrusiva é notificado automaticamente por meio de uma transmissão de dados a partir de um aplicativo de software aqui referido como CertScan 105. O aplicativo CertScan apresenta uma interface para o operador no posto de serviço 101, o que mostra o operador um estado evolutivo de todas as varreduras de raios x não intrusivas realizadas nesse posto de serviço, juntamente com os dados relevantes para permitir o posto de serviço quer liberar a carga ou segurá- la para posterior inspeção. Em uma modalidade, os dados relevantes incluem número de placa de licença, número de ordem de trabalho, e resultados da varredura. O sistema de aplicativo CertScan também é responsável por importar os dados de manifesto associados com a carga ou veículo sendo varrido. Em uma modalidade, dados de manifesto podem vir em uma ou mais de várias formas, tais como, mas não limitado a: a) uma cópia impressa do manifesto; b) a partir de um computador de propriedade e conectado ao banco de dados de cliente; ou c) a partir de um banco de dados de cliente acessado diretamente por CertScan. O formato em que os dados de manifesto são fornecidos depende do cliente e suas necessidades e regulamentações locais. Isto está descrito em maior detalhe abaixo com respeito à Coleção de Dados de Manifesto.
[045] O software preditivo funciona para otimizar equilíbrio da distribuição de carga de análise de imagem entre vários centros regionais e operadores. O software preditivo processa metadados dos centros regionais e conectores de posto de serviço para analisar e prever a melhor distribuição de imagens para operadores. Por exemplo, software preditivo 103 usa metadados históricos em comprimentos de fila de inspeção, carga de trabalho, tempo de contenção e um fator de randomização em diferentes graus, para alocar trabalho a centros regionais e operadores individuais.
[046] Em várias fases do processo, o sistema fornece registro localizado e centralizado, auditoria e contabilidade para cada operador de varredura de raios x e ação de analista de inspeção de imagem de raios x. Registro centralizado é fornecido no centro de dados 104. Durante todas as fases do processo, desde varredura, por meio de inspeção para busca, o sistema fornece um diário de ações para cada varredura de raios x não intrusiva e análise de inspeção de imagem de raios x.
[047] Em uma modalidade, o sistema registra várias métricas de inspeção de imagem de raios x, como a cobertura de imagem, ferramentas utilizadas, tempo médio para inspeção, tempo pendente, entre outras variáveis. Essas métricas podem produzir informação para operadores / analistas de imagem como quais ferramentas foram utilizadas (por exemplo, zoom, contraste, brilho e outros parâmetros), o tempo que levou para analisar a imagem, e / ou qual parte da imagem foi analisada utilizando ferramentas. Esta informação pode então ser aplicada para medir atenção e diligência dos operadores. Por exemplo, esta informação pode ser revista para cada analista de inspeção de imagem de raios x, e é útil no treinamento, revisão e avaliação de desempenho. Em uma modalidade, métricas de inspeção podem ser medidas quantitativamente e atribuir valores mínimos e máximos, contra os quais o desempenho dos operadores podem ser avaliados.
[048] Além de ajudar a avaliar as proficiências dos analistas, registros de dados também permitem uma avaliação dos volumes de inspeção em centros regionais e a velocidade em que análises são executadas.
[049] Em uma modalidade, o sistema fornece inspeção de imagem de raios x secundária, para uma percentagem de imagens, ou se necessário em usuários visados. Isto é, se necessário em certos casos, o processo de inspeção de imagem de raios x é repetido duas vezes com resultados de verificação cruzada. A segunda inspeção de imagem de raios x pode ser atribuída ou a um operador de varredura de imagens de raios x puramente aleatório, ou para estações de trabalho indicadas para propósitos de qualidade e treinamento, em várias modalidades. O resultado de inspeção de imagem de raios x final não seria enviado para o posto de serviço até que ambas as inspeções estejam completas. Se qualquer resultado é "suspeito", o resultado suspeito seria gravado, e qualquer discordância seria sinalizada.
[050] Em uma modalidade, imagens de treinamento podem ser inseridas no fluxo de trabalho para passar imagens suspeitas para os operadores como parte da sua carga de trabalho normal. O sistema, então, segrega cuidadosamente os resultados a partir destas imagens, sem o operador de varredura de raios x saber a diferença. Isto permite treinamento discreto e improvisado dos operadores.
[051] Se uma alteração suspeita é comunicada de volta para o posto de serviço, os operadores podem optar por abrir manualmente e pesquisar a carga suspeita. Em uma modalidade, o sistema permite os operadores gravarem comentários detalhados sobre o processo de pesquisa manual, o que pode fornecer tanto informação útil sobre a carga suspeita e relatório útil para treinadores.
[052] Ainda com referência à Figura 1, o principal objetivo do aplicativo CertScan 105 é apresentar informação de manifesto claramente para o inspetor de análise de imagem de raios x não invasiva determinar rapidamente o conteúdo do contêiner de carga ou veículo leve que está sendo inspecionado. O aplicativo 105 é executado em um servidor de aplicativo 151 e interage com um banco de dados principal 152. Em uma modalidade, a informação de manifesto e dados relacionados que o aplicativo CertScan 105 fornece podem ser importados para o banco de dados principal 152 através de quaisquer meios adequados, tais como EDI (Intercâmbio de Dados Eletrônico), serviços de internet, ou varredura OCR da documentação de manifesto. A informação de manifesto que é fornecida por essas fontes incluem, mas não se limitam a, os seguintes elementos de dados:• Número de contêiner• Dados de Chegada• Linha de transporte• Conhecimento de número de carregamento• Porto de Origem• Exportador• Destinatário• Manifesto de contêiner
[053] Além do uso em inspeções de segurança, dados relacionados adicionais capturados no banco de dados de aplicativo CertScan 152 podem ser usados para análise estatística interna, previsão financeira e relatórios operacionais. Em uma modalidade, aplicativo 105 gera diversos relatórios, incluindo dados diários, semanais e mensais relacionados com as datas de chegada previstas de contêineres de carga e veículos leves, bem como dados relativos a contêineres de carga reais e veículos leves varridos. Em uma modalidade, dados capturados incluem ainda informação como o número de contêineres varridos em cada local, média para analisar uma varredura, varreduras sem suporte de dados, número de varreduras com ameaças e sem ameaças, etc. Em uma modalidade, estes dados são apresentados em tempo real em uma interface de usuário, aqui referida como "Painel”.
[054] Em uma modalidade, a utilização do sistema CertScan é estendido para fornecer comunicação através de portais de cliente on-line ou de troca de dados eletrônica. Além disso, CertScan também pode ser estendido para oferecer serviços de internet para apoiar soluções do tipo "nuvem". Em uma modalidade, serviços de internet incluem a obtenção de dados de manifesto e publicação ou transmissão dos resultados da verificação juntamente com quaisquer anomalias observadas. Esses recursos adicionais são serviços de valor acrescentado para o sistema de varredura de segurança. Assim, os relatórios fornecidos pelo aplicativo CertScan podem ser acoplados com imagens de raios x (JPG) que são produzidas pelo software de varredura, para criar um pacote de relatório combinado. Estes relatórios podem ser fornecidos aos clientes para seus próprios propósitos de análise e auditoria.
[055] A Figura 2 é um diagrama que apresenta a arquitetura de sistema global do aplicativo CertScan (mostrado como 105 na Figura 1), de acordo com uma modalidade da presente invenção. O hardware para executar o aplicativo CertScan 200 inclui um servidor de aplicativo 201 e um banco de dados principal 202. O aplicativo CertScan fornece dados de manifesto para o centro regional 203, que é usado pelo operador em conjunto a imagem de raios x varrida para analisar e determinar a disposição das cargas ou veículos leves. Em uma modalidade, cada centro regional tem uma interface de usuário gráfica (GUI), o painel de aplicativo CertScan ou painel de CertScan, que mostra ao analista todas as varreduras de raios x não invasivas prontas para análise. Usando o painel de aplicativo CertScan, o analista de imagem pode selecionar a imagem de raios x a ser analisada. No momento da seleção, painel de CertScan exibe os dados de manifesto de carga e veículos leves juntamente com sua imagem de raios x. Uma vez que a adjudicação tenha sido determinada, o analista de imagem registra o resultado em um banco de dados associado ao aplicativo CertScan. O painel de CertScan no posto de serviço 204 que realizou a varredura de raios x é atualizado com o resultado. O resultado permite o operador de posto de serviço tomar as medidas adequadas de liberar ou segurar para posterior inspeção a carga e veículos leves.
[056] Como mencionado anteriormente, imagens de varredura são empacotadas com metadados e enviadas do posto de serviço 204 a um centro de dados 205 e centro regional 203. Os metadados também são processados e carregados no banco de dados principal de CertScan 202. Em uma modalidade, as imagens de varredura e metadados são empacotados juntos como um arquivo de transação insuficiente 206, com uma "extensão .stf, para facilitar comunicação entre o posto de serviço, centro regional, centro de dados e banco de dados de aplicativo CertScan. Em uma modalidade, os metadados incluem informação, tais como o tempo de varredura, o ID de operador, e se uma nova varredura é necessária. Esta informação ajuda a estabelecer quanto tempo leva para transmitir imagens e quanto tempo leva para analisar uma varredura. Esta informação também permite monitoramento de qualidade de trabalho e relatórios estatísticos.
[057] Em uma modalidade, o aplicativo primário CertScan é um aplicativo baseado na internet que reside no centro de dados 205. O painel de CertScan no centro de dados exibe toda varredura de raios x não intrusiva executada e todos os centros regionais, bem como toda informação de estado. O centro de dados também serve como local de armazenamento para todas as imagens de raios x.
[058] Em uma modalidade, o aplicativo CertScan é externamente integrado com os serviços de internet 207, que podem ser utilizados para gerar relatórios, como descrito anteriormente. Em uma modalidade, o aplicativo CertScan é integrado com o software de inspeção para fornecer uma solução abrangente para eficiente inspeção de raios x não intrusiva.
[059] Como descrito acima, dados de manifesto podem vir em uma ou mais de várias formas, tais como, mas não limitado a: a) uma cópia impressa do manifesto; b) a partir de um computador de propriedade e conectado ao banco de dados de cliente; ou c) a partir de um banco de dados de cliente acessado diretamente por CertScan. Em uma modalidade, o Aplicativo CertScan aceita dados de manifesto de carga e veículos leves em vários formatos, incluindo, mas não limitados a:• Intercâmbio de dados eletrônico• Arquivos de dados formatados (com largura fixa ou XML) • Interfaces de sistema de gestão de transporte• Leitor de código de barra 2D• Documentação de manifesto
[060] Alguns métodos, como Intercâmbio de dados eletrônico (EDI) de arquivos de dados formatados podem ser preferidos para facilitar a importação mais rápida de dados no banco de dados principal de CertScan antes da carga chegar. Ao usar EDI para adquirir os dados de contêiner de carga e de veículos leves fornecidos pelo cliente, integração de dados é realizada através da importação de um arquivo plano formatado. No entanto, o aplicativo foi projetado para dar suporte a outros formatos de troca de dados que são amplamente aceitos pelas normas de Sistemas de Gestão de Frete (FMS), serviços de internet, ou varredura OCR da documentação de manifesto. Um perito vulgar na técnica compreenderá que o sistema pode ser configurado para aceitar as formas adicionais ou outras de entrada de manifesto.
[061] Em uma modalidade, uma falta de informação de manifesto pode ser usada para detectar compartimentos ocultos e contrabando tais como armas, materiais nucleares, entre outros contrabandos. Mais especificamente, em uma modalidade, informação de manifesto incompleta ou inadequada pode ser um indicativo de carga que exige mais inspeção.
[062] Assim, em uma modalidade, a presente especificação inclui sistemas e métodos para automaticamente e rapidamente detectar a presença de materiais de maior número atômico (alto-Z) tais como materiais nucleares; armas nucleares; e, materiais de blindagem que podem ser usados para proteger radiação emitida por esses materiais bem como por dispositivos de dispersão radiológica, o que pode impedi-los de serem detectados por detectores de radiação. A presente especificação inclui também a detecção de outros tipos de materiais de alto-Z que podem ser contrabandeados em carga devido ao seu valor, como ouro e platina, e obras de arte e antiguidades que contenham materiais de alto-Z.
[063] A presente especificação, por conseguinte, vantajosamente, emprega um algoritmo de detecção de ameaça que utiliza propriedades físicas, tais como a densidade de material, o coeficiente de absorção de massa e dimensão para determinar se os materiais de alto-Z estão presentes na carga.
[064] O método e algoritmo de detecção de ameaça requerem um tempo de análise muito mais curto e, portanto, permite um maior rendimento do sistema em comparação com um sistema convencional, que requer um inspetor rever manualmente a imagem ou carga para os objetos que são altamente atenuantes. Por exemplo, se vários objetos que são altamente atenuantes são identificados, o inspetor precisaria fazer melhorias de contraste com cada objeto usando um computador e um dispositivo de entrada, como mouse. Cada objeto tem que ser avaliado pelo seu valor de atenuação total (ou transmissão) por usar o computador para selecionar uma região de interesse dentro do objeto e fazer uma estimativa do valor de atenuação média (ou transmissão), o que reflete a atenuação total (ou transmissão) ao longo do caminho de raios x através da carga. Antes da atenuação líquida (ou transmissão) do objeto poder ser estimada, a atenuação (ou transmissão) do material de fundo envolvente tem de ser analisada. Então, para gerar uma atenuação líquida média (ou transmissão) do objeto, o fundo deve ser subtraído da atenuação total (ou adicionado à transmissão). Finalmente, o inspetor deve examinar a forma e o tamanho do objeto, e combinar essas estimativas com a atenuação líquida estimada (ou transmissão) para chegar a uma conclusão sobre se o objeto representa uma ameaça. Este procedimento tem de ser repetido para cada objeto e, por conseguinte, se for realizado com precisão, seria um procedimento muito demorado.
[065] O processo de detecção de ameaça descrito na presente especificação, em uma modalidade, opera por primeiro receber, sobre uma plataforma de computação, uma imagem radiográfica de um objeto a partir de um sistema de formação de imagem de raios x que tipicamente compreende uma fonte de radiação posicionada no lado oposto ao, ou longe de, um conjunto de detectores. Pelo menos parte da área delimitada pela fonte de radiação e conjunto de detectores é uma área de inspeção através da qual a carga a ser inspecionado passa, ou é posicionada. Em uma modalidade, o sistema de rastreio adquire a imagem original, a qual é então processada pelos métodos aqui descritos. O sistema de formação de imagem de raios x está em comunicação elétrica, com ou sem fio, com a plataforma de computação. O algoritmo de detecção de ameaça executa então uma primeira análise de nível para gerar um primeiro mapa binário de "objeto suspeito" por medir um número de atributos físicos. Cada área do mapa binário inicial é usada como uma máscara para cortar eletronicamente parte da imagem radiográfica de raios x para análise, incluindo sua atenuação de fundo envolvente (ou transmissão) e características físicas, tais como atenuação, tamanho e forma. Em seguida, uma decisão é tomada sobre se essa área ou porção poderia representar um objeto de alto-Z. Este processo de decisão resulta em um segundo mapa binário, que destaca regiões que representam ameaças potenciais de alto- Z.
[066] Ao utilizar o método e algoritmo de detecção da ameaça com os métodos da presente especificação o tempo de decisão de ameaça ou não ameaça varia tipicamente de menos do que um segundo para a carga determinada não tendo quaisquer objetos suspeitos, para menos do que cerca de 5 segundos para a carga com uma pluralidade de objetos ou áreas de interesse. Pedido de Patente dos Estados Unidos Número 12/780,910, intitulado "Sistemas e métodos para detecção rápida automatizada de materiais de alto número atOmico" é aqui incorporado por referência na sua totalidade.
[067] Como mencionado anteriormente, dados são apresentados no aplicativo CertScan em tempo real através de uma GUI aqui referida como um "painel". O painel de CertScan executa de preferência em todos os três componentes do sistema - o posto de serviço, os centros regionais e centros de dados. Em uma modalidade, o painel de CertScan exibe uma lista evolutiva de varreduras de raios x não invasivas, com elementos de dados que são apropriados para cada uma das três posições.
[068] Em uma modalidade, o aplicativo CertScan controla o fluxo de todos os dados de manifesto de imagem de raios x para garantir que todos os três componentes têm o conteúdo e os dados necessários para realizar suas operações.PAINEL DE POSTO DE SERVIÇO
[069] A Figura 3 ilustra uma GUI exemplar (Painel) para o posto de serviço que é fornecido pelo aplicativo CertScan. Esta GUI tem o objetivo de oferecer o operador de posto de serviço com a informação ideal para ajudar a decidir se a carga que está sendo varrida deve ser liberada ou detida para posterior inspeção. Referindo-se à Figura 3, os dados apresentados no painel de posto de serviço podem incluir o número de ID de contêiner 301, o tempo de início de varredura 302 e tempo de final de varredura 303, o tempo de início 304 e tempo de conclusão 305 da análise de imagens e dados no centro regional, o estado (resultado) 306, como transmitido pelo centro regional, e comentários 307, se for o caso a partir do analista de centro regional. Em uma modalidade, o estado ou resultado 306 é indicado visualmente e por meio de um código de cores. Assim, por exemplo, verde 306a pode indicar “pronto para limpar", vermelho 306b pode indicar a necessidade de inspeção manual ou visual, azul 306C pode indicar “em análise”, e amarelo 306d pode representar já “apagado”.
[070] O painel de CertScan localizado no posto de serviço não precisa apresentar qualquer informação sobre qual centro regional realizou a análise de imagem de raios x ou a identidade do analista de imagem que realizou a análise.
[071] Este painel de CertScan visa proporcionar o analista de imagem de centro regional com informação necessária para analisar a imagem de raios x com rapidez e eficiência para ameaças potenciais ou contrabando, e permite o analista registrar os resultados das inspeções de imagem.
[072] O analista de imagem usa o painel de CertScan para selecionar uma varredura de raios x pronta para análise. O painel de CertScan localizado no centro regional não apresenta qualquer informação sobre que posto de serviço realizou a varredura de raios x não intrusiva ou a identidade do operador de posto de serviço que realizou a varredura de raios x.
[073] Em uma modalidade, interface de aplicativo CertScan para o analista de imagem é projetada para ser fácil de usar, e apresenta informação de manifesto de uma forma tal que o analista exige o mínimo de tempo para avaliar os dados de manifesto de contêiner de carga e veículos leves e gravar resultados da verificação.
[074] A interface de usuário de CertScan no centro regional é integrada com o software de inspeção para recuperar a informação de manifesto de contêiner de carga e veículos leves uma vez que a varredura de raios x está completa. Uma interface exemplar apresentando a informação de manifesto para o inspetor de análise de imagem é mostrada na Figura 4. Referindo à Figura 4, a tela de interface fornece dados de manifesto como ID de remetente 401, número de contêiner 402, data prevista de chegada do transporte 403, tipo (tamanho) do contêiner 404, e nomes do exportador e do destinatário 405 406. A tela também inclui uma tabela de manifesto 407 que fornece dados como descrição de item (conteúdo), programação tarifária harmonizada (HTS), item unitário e quantidade unitária.
[075] O inspetor de análise de imagem de raios x pode, assim, verificar se informação sobre o contêiner de carga e veículo leve corresponde com as imagens varridas. O inspetor de análise de imagem pode, então, gravar o resultado de inspeção na tela de interface, usando os botões de resultado codificados coloridos 408. Na maioria dos casos, o resultado será "Apagado", o que é representado por um botão verde em uma modalidade. No entanto, pode haver casos em que certas áreas na imagem de raios x não podem ser identificadas de forma clara ou é identificado que conteúdos que poderiam ser prejudiciais. Nestes casos, há outros dois resultados que podem ser gravados - "Irregularmente" ou "Possível ameaça", representados por amarelo e vermelho, respectivamente, em uma modalidade. Em uma modalidade, a cor azul é usada para indicar “Nova varredura necessária” no caso da imagem ser ilegível. Isso pode acontecer, por exemplo, devido a uma condição ambiental que pode afetar a qualidade e a nitidez da imagem de raios x. Neste caso, a carga e o veículo sob inspeção precisam ser varridos novamente.
[076] O centro de dados usa o painel de CertScan para selecionar uma varredura de raios x em qualquer ponto do seu ciclo de vida. O painel de CertScan localizado no centro de dados apresenta informação completa sobre os postos de serviço executando a varredura de raios x não intrusiva e o centro regional onde a análise da imagem de raios x está sendo realizada.
[077] As telas de interface de usuário de aplicativo CertScan para o centro de dados fornece toda a funcionalidade do centro regional, além de outras funções. A Figura 5 mostra uma tela de interface de usuário exemplar para o centro de dados. Referindo-se à Figura 5, a interface permite o pessoal de centro de dados pesquisar os registros de varredura passados 501 bem como carga não varrida 502 cujos dados de manifesto são carregados no sistema. O operador também pode procurar detalhes específicos de uma carga por número de contêiner 503 ou por intervalo de data de chegada 504. Pesquisa produz registros para o contêiner específico, o que inclui dados como tipo de contêiner 505, nome do remetente 506, nome de navio 507, data de chegada prevista 508, data de varredura 509 e resultados de varredura 510.
[078] A Figura 6 ilustra uma outra tela exemplar para o centro de dados que mostra varreduras concluídas. Referindo-se à Figura 6, registros de varredura podem ser filtrados pelo nome de remetente 601, ou outros atributos, como nome do destinatário, nome de exportador, data de chegada, entre outros parâmetros. Em uma modalidade, os registros de varredura concluídos incluem número de contêiner 602, nome de remetente 603, nome de navio 604, número de viagem 605, e data de chegada prevista 606.
[079] Um perito na arte apreciará que todos as telas de interface podem ser personalizadas para satisfazer as necessidades do cliente, e dados podem ser selecionados para exibição em conformidade.
[080] Em uma modalidade, o aplicativo CertScan executa registro de todas as atividades durante toda a operação de varredura de raios x não intrusiva completa. O registro de aplicativo fornece informação e relatórios, tais como:• Tempos relacionados com o processo de varredurade raios x não intrusiva• Monitoramento de desempenho de aplicativoCertScan• Saúde de sistema de aplicativo CertScan• Armadilhas de erro de aplicativo CertScan
[081] Um perito na arte apreciará que dados de registro de aplicativo CertScan podem ser usados para monitoramento de sistema interno, bem como para a notificação com base nas necessidades do cliente.
[082] Os aplicativos das presentes invenções podem ser estendidos para inspeção de segurança nos portos, fronteiras, postos de controle de aviação, bem como a segurança da cadeia de abastecimento. O sistema pode importar dados de manifesto de um porto, fronteira ou sistema de gerenciamento de dados de aviação, conforme o caso, e comparar a informação obtida com a imagem do contêiner. Em uma modalidade, o sistema da presente invenção aplica automaticamente algoritmos de detecção para a imagem e fornece alertas para operador, se existem quaisquer incompatibilidades com o manifesto. Esta função de “Assistência de operador" permite o pessoal de segurança identificar ameaças ou outros contrabandos de forma mais eficiente, e eles podem determinar se esvaziamento de automóvel ou abertura do contêiner é necessária. Em uma modalidade, vários operadores trabalham em um ambiente de matriz ou rede e revisam os alarmes gerados automaticamente pelo sistema. Os operadores então decidem limpar ou investigar adicionalmente os alarmes. O aplicativo do sistema pode ser estendido para fornecer segurança de cadeia, onde dispositivos que são capazes de enviar mensagens através de telefones celulares ou redes de satélites, podem ser anexados a paletes e contêineres. Estes dispositivos podem ser utilizados para enviar alarmes remotamente a uma estação de monitoramento central, juntamente com raios x e imagens de vídeo se houver um alarme.
[083] Um perito vulgar na técnica compreenderá que embora o processo de um operador inspecionando uma imagem para verificar se a carga corresponde ao manifesto é muito mais eficiente do que a abertura manual do contêiner, ainda exige um trabalho significativo. A natureza de trabalho intensivo do problema é ainda mais evidente em aplicações como inspecionar cada vagão em um longo comboio com centenas de vagões e tentar identificar milhares de tipos de carga. Muitas vezes, é difícil identificar a carga a partir das numerosas imagens em tais casos.
[084] Para resolver este problema, em uma outra modalidade, a presente invenção é dirigida para a análise de imagens geradas por sistemas de inspeção de carga não intrusiva com o objetivo de melhorar a eficiência do processo para verificar que a carga corresponde ao manifesto.
[085] Para o propósito desta especificação, o manifesto de carga é definido como um manifesto que lista todos os códigos de carga a bordo de um transporte específico. Além disso, códigos de carga podem ser padrão, também conhecidos como códigos de harmonização, ou podem ser fornecidos por várias agências personalizadas locais e podem ser diferentes dependendo da jurisdição.
[086] Em uma modalidade, características de imagem predeterminadas de cargas inspecionadas com um código de carga associado são calculadas e comparadas com características associadas com o mesmo código de carga guardado em um banco de dados. A comparação resulta em uma probabilidade que a carga inspecionada corresponde à carga declarada no manifesto. Se a probabilidade é maior do que um limiar predeterminado, a carga vai ser declarada como correspondente com o manifesto. Caso contrário, a carga não corresponde ao manifesto. Em uma outra modalidade, a probabilidade é apresentada ao operador e o operador toma a decisão. Estes processos são ilustrados por meio de fluxogramas das Figuras 7, 8 e 9.
[087] Referindo-se à Figura 7, o processo de preparação de um banco de dados de características é mostrado. No primeiro passo 701, o sistema obtém a imagem do contêiner. A imagem é obtida por meio de varredura não intrusiva em qualquer um dos postos de serviço, como descrito acima. Deve ser entendido por aqueles peritos na arte que as imagens radiográficas poderiam ser geradas por raios x de alta, média, ou baixa energia, raios gama, nêutrons ou outro tipo de radiação. As imagens também podem conter informação de número atômico gerada a partir de qualquer modalidade de inspeção de dupla energia ou dupla espécie. As imagens podem ser geradas por uma ou mais vistas e podem ser tridimensionalmente reconstruídas a partir das vistas.
[088] Após a obtenção da imagem, o sistema obtém o código da carga associado com a imagem, como mostrado no passo 702. Códigos de carga são obtidos a partir de dados de manifesto, como descrito acima. Depois disso, as características da imagem são calculadas, no passo 703. Características calculadas e seus desvios padrão são então guardados no banco de dados juntamente com o número de imagens usadas para calcular as características, e são associadas a esse código de carga, conforme ilustrado no passo 704.
[089] As características incluem, mas não se limitam a, atenuação, textura, número atômico, e / ou a altura de carga. Para sistemas tomográficos e de múltiplas vistas, a densidade também é uma característica útil. Isto também inclui composição elementar ou características derivadas da composição para interrogação baseada em nêutrons. Deve ser entendido por aqueles peritos na arte que outras características não enumeradas aqui podem ser utilizadas para corresponder as cargas.
[090] No passo seguinte 705, o sistema verifica se todas as entradas para este código de carga já estão armazenadas no banco de dados. Se assim for, o sistema combina características dos contêineres com o mesmo código de carga. Isto é mostrado no passo 706. A combinação dos valores de característica leva em conta o número de imagens usadas para calcular o valor de característica e é ponderada em conformidade. Além disso, o usuário é notificado de valores de característica discrepantes (valores que estão fora dos três desvios padrão ou outro intervalo selecionado) para aceitação antes da combinação ocorrer. Em seguida, o conjunto combinado de características para este código de carga particular é salvo no banco de dados, como mostrado no passo 707. Assim, as características guardadas no banco de dados por código de carga são calculadas a partir de uma combinação de valores de característica a partir de um grande número de imagens de carga com mesmo código de carga. Os valores de característica são atualizados quando imagens de carga adicionais são coletadas. Características adicionais também podem ser usadas calculadas quando sua capacidade de utilização torna-se disponível.
[091] A Figura 8 ilustra um método para realizar verificação de manifesto de carga para um contêiner de carga individual. No primeiro passo 801, uma imagem captada em um posto de serviço é associada com um ou mais códigos de carga, dependendo dos conteúdos do transporte como definido nos dados de manifesto. Em seguida, as características da imagem são calculadas, no passo 802. Depois disso, o sistema obtém características para este código de carga armazenado em um banco de dados, e as compara com as características calculadas. Isto é mostrado no passo 803. O sistema então determina a probabilidade “P” que carga corresponde a manifesto, no passo 804. Probabilidade “P” é então comparada com um valor de limiar no passo 805. Se “P” é maior do que o valor de limiar, isso implica que carga corresponde a informação de manifesto declarada, tal como mostrado no passo 806. Se “P” é menor do que o valor de limiar, isto indica que o conteúdo da carga não é o mesmo como declarado no manifesto, como mostrado no passo 807.
[092] Em uma modalidade, o valor de limiar pode ser determinado de acordo com as preferências do usuário. Por exemplo, se agência personalizada está usando o sistema e quer detectar a mais contrabando, mesmo à custa de uma maior taxa de falsos alarmes, eles podem ser capazes de definir um valor de limiar alto, como 90%. Por outro lado, se a agência personalizada não quer ter uma alta taxa de falsos alarmes, eles podem optar por definir um valor de limiar baixo, como 60%. Além disso, o cliente pode decidir que algumas categorias de mercadorias são mais importantes, tais como aquelas associadas com direitos mais elevados, do que outras e colocar limiares diferentes para diferentes tipos de mercadorias.
[093] Além disso, antes de sinalização de carga, um conjunto mínimo predeterminado de imagens pode ser usado para calcular as características. O cliente pode decidir que o banco de dados de características é completo e mais imagens não precisam ser usadas. Neste caso, não há necessidade de adicionar mais imagens ao banco de dados. No entanto, se o banco de dados não usa imagens suficientes, ou o cliente quer melhorar a precisão da detecção, um operador autorizado pode pedir para adicionar mais imagens ao banco de dados. O operador deve ter um alto grau de confiança que a carga corresponde ao manifesto, o que é geralmente conseguido com experiência com o tipo de carga codificado no manifesto ou uma inspeção e verificação manual dos conteúdos do contêiner.
[094] Quando um transporte contiver mais de um tipo de carga, a imagem é analisada para diferentes tipos de carga e segregada. Este processo é ilustrado na Figura 9. Referindo à Figura 9, o sistema primeiro associa a imagem de carga varrida com informação de manifesto no passo 901. A imagem é analisada para determinar se existem várias cargas, no passo 902. O sistema então segrega cada tipo de carga, como mostrado no passo 903. A segregação dos tipos de carga é discutida em maior detalhe com respeito à Figura 11. As características para cada tipo de carga são, então, calculadas no passo 904 e comparadas no passo 905 com os valores de característico armazenados no banco de dados para cada tipo de carga listada no manifesto. Uma lista de probabilidades para cada carga segregada é então produzida. Assim, “Pi” é a probabilidade que a i-ésima carga combine com o manifesto declarado. Isto é mostrado no passo 906.
[095] Cada “Pi” é então comparada com o valor de limiar, como mostrado no passo 907. Um perito na arte apreciará que uma vez que existem mais de um tipo de cargas, pode haver mais do que um valor de limiar para comparação. O sistema verifica se Pi é mais do que o valor de limiar para todos os "i" no passo 908. Se Pi é mais que o valor de limiar para todos os "i", determina-se que a carga corresponde com o manifesto, conforme ilustrado no passo 909. Caso contrário, se uma ou mais cargas segregadas não correspondem características para um dos códigos de carga para o manifesto, a carga (s) será atribuída como não correspondente com o manifesto e todas as cargas que não correspondem com o manifesto são listadas. Isto é mostrado no passo 910. Alternativamente, as probabilidades para cada carga segregada podem ser apresentadas ao operador para decisão.
[096] Em uma modalidade, um operador pode separar a carga visualmente e / ou com a ajuda de ferramentas, tais como um tipo de "banda elástica" de ferramenta. Em uma outra modalidade, carga pode ser automaticamente segmentada e características das diferentes partes da carga podem ser calculadas, tal como mostrado na Figura 11. Regiões segmentadas com características semelhantes são assumidas para serem a mesma carga. Assim, com base em características carga na imagem 1100 da Figura 11 pode ser segregada em Tipo 1 1101 e Tipo 2 1102.
[097] Em uma outra modalidade, o operador inspeciona a imagem de um contêiner com manifesto associado. O operador, então, pede para recuperar do banco de dados de imagem uma série de imagens de carga com o mesmo código de carga. O operador compara as imagens visuais e / ou com ajuda com várias ferramentas de manipulação de imagem para determinar se a carga corresponde ao manifesto. Se o manifesto enumera mais de um código de carga, o operador iria solicitar imagens para cada código de carga para comparação.
[098] Outro método para auxiliar o operador para determinar se uma imagem de carga corresponde ao manifesto é recuperar um número de imagens do banco de dados de imagem que têm o mesmo tipo de carga. Isto é mostrado na Figura 10, em que a imagem atual 1001 da carga pode ser comparada visualmente pelo operador com imagens 1002 do mesmo tipo de carga a partir do banco de dados. Assistência adicional é fornecida por exibir valores de várias características de carga da carga atual e com imagem previamente formada. No exemplo, mostrado, e por meio apenas de exemplo, a imagem atual 1001 é diferente a partir das imagens de banco de dados 1002. Assim, o operador deve tomar uma decisão de que a carga não corresponde com o manifesto, porque a imagem atual é diferente daquelas no banco de dados.
[099] Os exemplos acima são meramente ilustrativos das5 muitas aplicações do sistema da presente invenção. Embora apenas algumas modalidades da presente invenção tenham sido aqui descritas, deve ser entendido que a presente invenção pode ser concretizada de muitas outras formas específicas sem se afastar do espírito ou âmbito da invenção. Portanto,10 as presentes modalidades e exemplos devem ser considerados como ilustrativos e não restritivos, e a invenção pode ser modificada dentro do âmbito das reivindicações anexas.
Claims (21)
1. Sistema para varredura de cargas ou veículos, o sistema caracterizado pelo fato de que compreende:pelo menos um sistema de inspeção não intrusiva para realizar uma varredura de raios x não intrusiva e gerar imagens de varredura, referido sistema de inspeção não intrusiva compreendendo ainda um aplicativo para importação de dados de manifesto associados com a carga ou veículo que está sendo varrido;um banco de dados contendo códigos de carga e conjuntos de valores de características armazenados, em que cada código de carga é associado com um conjunto de valores de características armazenados; eum sistema de processamento para receber as imagens de varredura e dados de manifesto associados a partir do sistema de inspeção não intrusiva, associar um dos códigos de carga a cada imagem de varredura com base nos dados de manifesto, calcular valores de características de conteúdo carga a partir de cada imagem de varredura gerada, comparando, para cada imagem de varredura, os valores de características calculados com o conjunto de valores de características armazenados do código de carga associado, para determinar se os conteúdos da carga ou veículo são do mesmo tipo tal como especificado nos dados de manifesto.
2. Sistema, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que as imagens de varredura e os dados de manifesto são analisados por um operador em um centro regional para determinar se os conteúdos correspondem.
3. Sistema, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que as imagens de varredura e os dados de manifesto são automaticamente analisados por um aplicativo em um centro regional para determinar se os conteúdos correspondem.
4. Sistema, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que cada imagem de varredura está associada com um identificador único antes da transmissão a partir de um posto de serviço para um centro regional.
5. Sistema, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que compreende ainda um servidor que executa o aplicativo para alocar imagens de varredura e dados de manifesto a partir de um posto de serviço para um centro regional.
6. Sistema, de acordo com a reivindicação 4, caracterizado pelo fato de que imagens de varredura, seus identificadores únicos associados e dados de manifesto, e resultados das análises no centro regional são armazenados no banco de dados.
7. Sistema, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que os valores de características calculados compreendem dois ou mais dentre atenuação, textura, número atômico e altura de carga.
8. Método para inspecionar cargas ou veículos, caracterizado pelo fato de que compreende:varrer um contêiner de carga ou veículo em um posto de serviço usando o sistema não intrusivo e gerar imagens de varredura;importar dados de manifesto associados com a carga ou veículo que está sendo varrido; armazenar códigos de carga e um conjunto de valores de características armazenados em um banco de dados em que cada código de carga está associado a um conjunto de valores de características armazenados;associar um ou mais dos códigos de carga a cada imagem de varredura com base nos dados de manifesto;calcular valores de características de conteúdo de carga a partir de cada imagem de varredura gerada;comparar, para cada imagem de varredura, os valores de características calculados com o conjunto de valores de características armazenados do código de carga associado para determinar se os conteúdos da carga ou veículo correspondem ao mesmo tipo de carga como especificado nos dados de manifesto.
9. Método, de acordo com a reivindicação 8, caracterizado pelo fato de que a varredura é realizada por um sistema de raios x.
10. Método, de acordo com a reivindicação 8, caracterizado pelo fato de que o passo de comparação compreende ainda determinar se um item de ameaça ou condição de alarme está presente.
11. Método, de acordo com a reivindicação 8, caracterizado pelo fato de que o resultado da comparação em um centro regional é relatado para o posto de serviço.
12. Método, de acordo com a reivindicação 8, caracterizado pelo fato de que cada imagem de varredura é associada com um identificador único antes da transmissão a partir do posto de serviço para um centro regional.
13. Método, de acordo com a reivindicação 12, caracterizado pelo fato de que as imagens de varredura, seus identificadores únicos associados e dados de manifesto, e resultados das comparações são armazenados no banco de dados.
14. Método para rastreio de carga, o método caracterizado pelo fato de que compreende:varrer um contêiner de carga usando sistema de raios x não intrusivo para gerar uma imagem de varredura;importar dados de manifesto associados com a carga que está sendo varrida;obter informação de código de carga a partir de dados de manifesto;recuperar um conjunto de valores de características armazenados associados com referido código de carga a partir de um banco de dados; ecalcular valores de características de um conteúdo de carga a partir das imagens de varredura geradas; ecomparar os valores de características calculados da referida imagem de varredura para o conjunto de valores de características para determinar se os conteúdos da carga correspondem aos dados de manifesto.
15. Método, de acordo com a reivindicação 8 ou 14, caracterizado pelo fato de que os valores de características calculados compreendem dois ou mais dentre atenuação, textura, número atômico, altura de carga e densidade.
16. Método, de acordo com a reivindicação 15, caracterizado pelo fato de que o passo de comparação compreende ainda comparar os valores de características calculados a partir da imagem de varredura com valores de características associados com imagens armazenadas historicamente.
17. Método, de acordo com a reivindicação 15, caracterizado pelo fato de que os valores de características calculados são associados com o referido código de carga.
18. Método, de acordo com a reivindicação 17, caracterizado pelo fato de que o código de carga é indicativo do tipo de carga.
19. Método, de acordo com a reivindicação 14, caracterizado pelo fato de que compreende ainda segregar a imagem de varredura gerada de acordo com os tipos de carga, se a carga for associada com mais do que um código de carga.
20. Método, de acordo com a reivindicação 19, caracterizado pelo fato de que cada parte segregada da imagem é comparada com os valores de características historicamente armazenados associados com o código de carga correspondente.
21. Método, de acordo com a reivindicação 20, caracterizado pelo fato de que o passo de comparar referida imagem de varredura para valores de características historicamente armazenados é realizado automaticamente.
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