CN106599967A - 安检物品定位的标签和安检物品定位的方法 - Google Patents

安检物品定位的标签和安检物品定位的方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种标签和安检物品定位的方法，用于安检技术领域，能够解决在复杂的环境下，无法将安检信息和安检物品的位置信息相关联的问题。该方法包括：将待检测的安检物品与包括标识符的标签进行绑定；获取待检测的安检物品经过安检装置时的安检图像；识别安检图像中的标识符；当需要对待检测的安检物品进行定位时，将从安检图像中识别到的标识符与待检测的安检物品绑定的标签中的标识符进行比对追踪。

Description

安检物品定位的标签和安检物品定位的方法
技术领域
本发明涉及安检技术领域，尤其涉及一种安检物品定位的标签和安检物品定位的方法。
背景技术
在民航、铁路、地铁等常见的安检场所，由于人流较大、包裹较多等原因，在对包裹进行安检时，安检机实时成像系统经常会出现包裹与包裹相连的图像，而同时由于可见光与安检机在成像机理上有很大的不同，安检人员无法通过可见光成像的图像对包裹相连的安检图像中的包裹进行区分，所以造成了安检图像中包裹与实际包裹很难一一对应。当前安全形势复杂多变，在民航机场，地铁等重要场所，构建旅客的多维信息能更为有效的帮助反恐部门识别危险信息，提前防止恐怖犯罪等事件的发生。构建多维的旅客信息的一个重要环节是将旅客携带进入重要场所的包裹的安检信息与包裹绑定。现有的方法中，在包裹上通过RFID(Radio Frequency Identification，射频识别)标签机贴上RFID标签，并在安检机的周围或者安检机内部集成一个RFID识别系统，这样贴有RFID标签的包裹在RFID识别系统覆盖范围内均可以被识别，从而可以确定贴有RFID标签的包裹进入安检机的时间，进而将包裹和物品的安检图像对应起来。但是如果有多个贴有RFID标签物品同时进入通过安检机安检时，仍然难以将包裹的安检图像与包裹进行一一对应。
发明内容
本发明实施例提供了一种安检物品定位的标签和安检物品定位的方法，能够解决在复杂的环境下，无法将安检图像和安检物品进行一一对应的问题。
第一方面，本发明提供了一种安检物品定位的标签，与待检测的安检物品绑定应用，安检物品定位的标签包括标识符，标识符用于唯一标识标签，标识符能够在经过安检装置时显示在安检图像中。
第二方面，本发明提供了一种安检物品定位的方法，包括：
将待检测的安检物品与包括标识符的标签进行绑定；获取待检测的安检物品经过安检装置时的安检图像；识别安检图像中的标识符；当需要对待检测的安检物品进行定位时，将从安检图像中识别到的标识符与待检测的安检物品绑定的标签中的标识符进行比对追踪。
本发明实施例提供了一种安检物品定位的标签和安检物品定位的方法，本发明中标识符能够在经过安检装置时显示在安检图像中，在安检物品通过安检装置前与标识符进行绑定，则当待安检的安检物品经过安检装置时，还在安检装置中形成包括标识符的安检图像，安检装置在获得安检图像后，通过对安检图像进行识别，可以得出安检图像中包括的标识符，则当需要对待检测的安检物品进行定位时，将从安检图像中识别到的标识符与待检测的安检物品绑定的标签中的标识符进行比对追踪，定位出待检测的安检物品，从而在案件环境复杂或安检物品较多的场景中，由于各安检物品的标识符不同，也能够区分出与安检图像中对应的安检物品。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本发明一实施例提供的安检物品定位的标签的示意性结构图；
图2示出了根据图1的安检物品定位的标签中标识符的一种具体示意性结构图；
图3示出了根据图1的安检物品定位的标签中标识符的又一种具体示意性结构图；
图4示出了根据图1的安检物品定位的标签中标识符的另一种具体示意性结构图；
图5示出了根据图1的安检物品定位的标签中标识符的再一种具体示意性结构图；
图6示出了根据本发明又一实施例的安检物品定位的标签的示意性结构图；
图7是根据本发明一实施例提供的安检物品定位的方法的示意性流程图；
图8是根据本发明又一实施例提供的安检物品定位的方法的示意性流程图。
具体实施方式
下面将详细描述本发明的各个方面的特征和示例性实施例。在下面的详细描述中，提出了许多具体细节，以便提供对本发明的全面理解。但是，对于本领域技术人员来说很明显的是，本发明可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本发明的示例来提供对本发明的更好的理解。本发明决不限于下面所提出的任何具体配置和算法，而是在不脱离本发明的精神的前提下覆盖了元素、部件和算法的任何修改、替换和改进。在附图和下面的描述中，没有示出公知的结构和技术，以便避免对本发明造成不必要的模糊。
图1示出了根据本发明一实施例的安检物品定位的标签100的示意性结构图。图1中标签100与待检测的安检物品绑定应用，包括标识符110，标识符110用于唯一标识标签100，标识符110能够在经过安检装置时显示在安检图像中。
作为一个可选的实施例，标识符110包括定位点111和/或字符112。图2示出了根据图1的安检物品定位的标签100中标识符110的一种具体示意性结构图。图2中所示，标识符110包括定位点111和字符112，图1中所示为标识符110包括字符112，其中字符112为7段数字样式的数字字符。
需要说明的是，字符的数量不做限定，字符112可以为数字、字母、符号等等，也可以为数字、字母、符号等的组合。
作为一个可选的实施例，标识符110同时包括多个定位点111和字符112时，多个定位点111按照预设图形进行排列，字符112与多个定位点111临近设置，如图2所示，定位点111包括三个，组成三角形，字符112与三个定位点111临近设置，如此在识别标识符110时，可以基于三个定位点111的形状，从安检图像中将标识符的图像区域识别出来，提高标识符识别的准确性。
作为一个可选的实施例，标识符110同时包括定位点111和字符112时，定位点111位于标识符110的起始位置和/或结束位置。图3示出了根据图1的安检物品定位的标签100中标识符110的又一种具体示意性结构图。如图3所示，定位点111位于标识符110的起始位置，如此可以通过定位点111标识出标识符110的正确顺序，避免在标识符110识别时，由于标识符110的顺序错误导致识别出的标识符110错误。图4示出了根据图1的安检物品定位的标签100中标识符110的另一种具体示意性结构图。如图4所示，两个定位点111分别位于标识符110的起始位置和结束位置，如此可以通过定位点111标识出标识符110的准确位置和顺序，避免在标识符110识别时，由于标识符110的顺序错误导致识别出的标识符110错误。图5示出了根据图1的安检物品定位的标签100中标识符110的再一种具体示意性结构图。如图5所示，两个定位点111分别位于标识符110的起始位置和结束位置，两个标识符110对角设置，作用与图2、图3、图4的作用相同。
需要说明的是，图2、图3、图4或图5所示的定位点111只是本发明实施例中定位点111的一种实施方式，本发明实施例中定位点111还可以包括其他可以实现的方式，例如，定位点111为圆形等。
图6示出了根据本发明又一实施例的安检物品定位的标签100的示意性结构图。如图6所示，标识符110包括标识框113和字符112。标识框113设置在字符112的周围，将字符112包围在113中，如此在识别标识符110时，可以基于标识框113的形状，从安检图像中将标识符的图像区域识别出来，提高标识符识别的准确性。
需要说明的是，图6所示的标识框113只是本发明实施例中标识框113的一种实施方式，本发明实施例中标识框113还可以包括其他可以实现的方式，例如，标识框113为其他形状、或者标识框113为半包围字符112的边框等等。
需要说明的是，在上述实施例中，字符112的样式和个数均可以根据具体场景进行设定，图2、图3、图4、图5或图6所示的字符112只是本发明实施例中字符112的一种实施方式。
作为一个可选的实施例，由于标识符110能够在经过安检装置时显示在安检图像中，所以标识符110的构成材料需要为在安检装置的射线下能够成像的材料，包括铅或铁等。
需要说明的是，本发明实施例中标签100与待检测的安检物品绑定的方式包括可以实现的任何方式，例如，直接将标签100固定在待检测的安检物品上，或者将标签100固定在行李托盘上，然后将待检测的安检物品放置在行李托盘中来实现标签100与待检测的安检物品绑定等等，在此不再赘述。
图7示出了根据本发明一实施例的安检物品定位的方法200的示意性流程图。方法200用于使用包括图1至图3所示标签对待安检的物品进行安检时的场景中，该方法200包括以下步骤:201，将待检测的安检物品与包括标识符的标签进行绑定；202，获取待检测的安检物品经过安检装置时的安检图像；203，识别安检图像中的标识符；204，当需要对待检测的安检物品进行定位时，将从安检图像中识别到的标识符与待检测的安检物品绑定的标签中的标识符进行比对追踪。
在步骤201中，待检测的安检物品在进行安检之前，与标识符绑定，标识符能够唯一标识待检测的安检物品。
在步骤202中，当待检测的安检物品经过安检装置的时候，安检装置可以得出其在安检装置射线下的安检图像，标识符也可以在安检图像上成像，所以安检图像中包括标识符的图像。
在步骤203中，获取到包括标识符的安检图像后，需要根据标识符定位安检图像中的安检物品，对图像区域中的标识符进行识别，得出安检图像中包括的标识符。
需要说明的是，识别图像中标识符的方法可以为能够实现的任意方法，例如，本发明实施例中通过LeNet5卷积神经网络对图像区域中的标识符进行识别。
在步骤204中，当需要对待检测的安检物品进行定位时，基于识别的标识符和与标签中的标识符即可追踪定位到待检测的安检物品。
需要说明的是，标签用于安检时，为了能够使标识符在安检图像清楚的成像，则需要将标签设置标识符的标识面垂直于安检装置中的射线放置。
本发明实施例中在安检物品通过安检装置前与标识符进行绑定，则当待安检的安检物品经过安检装置时，还在安检装置中形成包括标识符的安检图像，安检装置在获得安检图像后，通过对安检图像进行识别，可以得出安检图像中包括的标识符，则当需要对待检测的安检物品进行定位时，将从安检图像中识别到的标识符与待检测的安检物品绑定的标签中的标识符进行比对追踪，定位出待检测的安检物品，从而在案件环境复杂或安检物品较多的场景中，由于各安检物品的标识符不同，也能够区分出与安检图像中对应的安检物品。
作为一个可选的实施例，步骤203可以具体执行为下述步骤：基于LeNet5卷积神经网络算法识别安检图像中标识符对应的预估标识符和待定值预估标识符为安检图像中标识符的概率；基于预估标识符的结构特征与安检图像中标识符的结构特征进行匹配；当预估标识符的结构特征与安检图像中标识符的结构特征相匹配，确定预估标识符为安检图像中标识符。
具体的，在本发明实施例中，识别图像中标识符还可以采用改进的LeNet5，基于LeNet5卷积网络识别时，在输出层确定出安检图像中标识符对应的预估标识符和待定值预估标识符为安检图像中标识符的概率，即可能是标识符中字符以及可能性的概率时，对可能是标识符中字符按照其结构特征进行处理判定。例如，真实的字符为8，而LeNet5卷积网络确定的可能是标识符中字符中0的概率比较高，则可以对图像区域中字符的中间位置进行识别，判断图像区域中字符的中间位置是否有字符的成像，还可以进一步判断图像区域中字符的中间位置成像的结构，如果图像区域中字符的中间位置有字符的成像，则说明标识符中字符不是0，由此可以排除0，如果图像区域中字符的中间位置成像的结构和8中间部分成像的结构相同，则说明标识符中字符是8，由此通过改进的LeNet5提识别的准确率。比如上图中字符4的图像上部不会出现横向的笔画。
需要说明的是，基于预估标识符的结构特征与安检图像中标识符的结构特征进行匹配时，将预估标识符按照概率由高到低进行排序，再依次从概率由高到低的顺序执行基于预估标识符的结构特征与安检图像中标识符的结构特征进行匹配的处理。
本发明实施例中，识别安检图像中的标识符的方法还可以包括其他能够实现的方法，例如，模板匹配、K均值方法、Blob特征识别法、形状上下文Shape Context等等方法，在此不做限定。
图8示出了根据本发明又一实施例的安检物品定位的方法200的示意性流程图。图8所示方法包括的步骤201-204与图4所示方法包括的步骤201-204内容基本一致，区别在于，在步骤203之前，方法200还可以包括：步骤205，基于标签中标识符的特征从安检图像中提取标签中标识符的图像区域。
其中，在步骤203中，对识别安检图像中的标识符，安检图像中包括待检测的安检物品和标签的图像，如果直接对安检图像中识别定位符，则需要对整体的安检图像进行处理，这样不仅是识别的过程复杂还会降低识别的准确程度，所以步骤205中基于标签中标识符的特征从安检图像中提取标签中标识符的图像区域，提取安检图像中提取标识符对应的图像区域后，对图像区域中的标识符进行识别。由于标签成像后的图像区域远远小于整个安检图像，这样只对提取的图像区域进行识别，降低了识别过程的复杂的，并且图像区域中的噪声小于整体的安检图像，从而能够提高识别的准确程度。
具体的，基于标签中标识符的特征从安检图像中提取标签中标识符的图像区域的处理包括：基于标签中标识符在安检图像中的像素值和/或灰度值提取图像区域，以及基于标签中标识符在安检图像中的形状和/或位置提取图像区域。
其中，标识符在安检图像中的像素值或灰度值都为确定值或处于确定的范围内，例如，标识符构成材料为铅的时候，由于铅对x射线的吸收多，因此在x光形成的安检图像反映得到的灰度值较低，其灰度值基本小于15000，单像素的值域范围为[0-65535]。
当基于标签中标识符在安检图像中的像素值和/或灰度值提取图像区域时，首先基于安检图像中图像的像素值和/或灰度值对安检图像进行阈值分割，得到候选区域，将不满足条件的候选区域去除掉。当基于标签中标识符在安检图像中的形状和/或位置提取图像区域时，可以识别安检图像中能够构成标识符组成形状或位置特点的区域，例如，标识符的定位点构成了三角形，则可以安检图像中识别构成三角形的区域，再例如，在标识符的起始位置包括定位点，则可以识别某区域的一端包括点图像的区域等。
需要说明的是，本发明实施例中还可以基于标签中标识符的其他特征来提取图像区域，例如，标签中标识符的大小、凹凸性等等。
需要说明的是，本发明实施例中还可以对上述四种提取标识符的图像区域的方法进行自由组合，或者结合标识符具有的特征选择具体提取标识符的图像区域的方法，在此不再赘述。
作为一个可选的实施例，将待检测的安检物品与包括标识符的标签进行绑定的方法可以包括：先将标签安装在行李托盘上；再将待检测的安检物品放置于行李托盘来实现待检测的安检物品与标签进行绑定。
如此，当标签安装在行李托盘的手托部分时，如果有多个行李托盘按照手托前后进入安检装置的方式连续进入安检装置，则可以使用标识符作为多个行李托盘的区分界限。
以上所述的结构框图中所示的功能块可以实现为硬件、软件、固件或者它们的组合。当以硬件方式实现时，其可以例如是电子电路、专用集成电路(ASIC)、适当的固件、插件、功能卡等等。当以软件方式实现时，本发明的元素是被用于执行所需任务的程序或者代码段。程序或者代码段可以存储在机器可读介质中，或者通过载波中携带的数据信号在传输介质或者通信链路上传送。“机器可读介质”可以包括能够存储或传输信息的任何介质。机器可读介质的例子包括电子电路、半导体存储器设备、ROM、闪存、可擦除ROM(EROM)、软盘、CD-ROM、光盘、硬盘、光纤介质、射频(RF)链路，等等。代码段可以经由诸如因特网、内联网等的计算机网络被下载。
本发明可以以其他的具体形式实现，而不脱离其精神和本质特征。例如，特定实施例中所描述的算法可以被修改，而系统体系结构并不脱离本发明的基本精神。因此，当前的实施例在所有方面都被看作是示例性的而非限定性的，本发明的范围由所附权利要求而非上述描述定义，并且，落入权利要求的含义和等同物的范围内的全部改变从而都被包括在本发明的范围之中。

Claims (13)

1.一种安检物品定位的标签，与待检测的安检物品绑定应用，所述安检物品定位的标签包括标识符，所述标识符用于唯一标识所述标签，所述标识符能够在经过安检装置时显示在安检图像中。
2.根据权利要求1所述的标签，其中，所述标识符包括定位点和/或字符。
3.根据权利要求2所述的标签，其中，所述标识符同时包括多个定位点和字符时，所述多个定位点按照预设图形进行排列，所述字符与所述多个定位点临近设置。
4.根据权利要求1所述的标签，其中，所述标识符同时包括定位点和字符时，所述定位点位于所述标识符的起始位置和/或结束位置。
5.根据权利要求1所述的标签，其中，所述标识符包括标识框和字符。
6.根据权利要求1至5任一项所述的标签，其中，所述标识符的构成材料包括铅或铁。
7.一种安检物品定位的方法，所述方法包括：
将待检测的安检物品与包括标识符的标签进行绑定；
获取所述待检测的安检物品经过安检装置时的安检图像；
识别所述安检图像中的标识符；
当需要对所述待检测的安检物品进行定位时，将从安检图像中识别到的标识符与所述待检测的安检物品绑定的标签中的标识符进行比对追踪。
8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述识别所述安检图像中的标识符之前，所述方法还包括：
基于所述标签中标识符的特征从所述安检图像中提取所述标签中标识符的图像区域。
9.根据权利要求8所述的方法，其中，基于所述标签中标识符的特征从所述安检图像中提取所述标签中标识符的图像区域的处理包括：
基于所述标签中标识符在所述安检图像中的像素值和/或灰度值提取所述图像区域。
10.根据权利要求8或9所述的方法，其中，基于所述标签中标识符的特征从所述安检图像中提取所述标签中标识符的图像区域的处理包括：
基于所述标签中标识符在所述安检图像中的形状和/或位置提取所述图像区域。
11.根据权利要求7所述的方法，其中，所述将待检测的安检物品与包括标识符的标签进行绑定的方法是：先将所述标签安装在行李托盘上；
再将所述待检测的安检物品放置于所述行李托盘来实现所述待检测的安检物品与所述标签进行绑定。
12.根据权利要求7所述的方法，其中，所述识别所述安检图像中的标识符包括：
基于LeNet5卷积神经网络算法识别所述安检图像中标识符对应的预估标识符和所述待定值预估标识符为所述安检图像中标识符的概率；
基于所述预估标识符的结构特征与所述安检图像中标识符的结构特征进行匹配；
当所述预估标识符的结构特征与所述安检图像中标识符的结构特征相匹配，确定所述预估标识符为所述安检图像中标识符。
13.根据权利要求7所述的方法，其中，所述标签设置标识符的标识面垂直于所述安检装置中的射线放置。
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