CN108830276A - 一种基于x光机图像的智能识别系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于X光机图像的智能识别系统,包括:模型构建模块,用于根据含有违禁品的X光图片样本对卷积神经网络进行训练,获得目标识别模型;X光图片采集模块,用于采集包裹的X光图片;预处理模块,用于对X光图片进行预处理;识别模块,用于通过目标识别模型对预处理后的X光图片进行识别,识别X光图片中是否含有违禁品;报警模块,用于在识别模块识别X光图片中含有违禁品时,进行安全警报。
Description
技术领域
本发明涉及图像识别技术领域,尤其涉及一种基于X光机图像的智能识别系统。
背景技术
目前,海关物流行业的安全形势越来越严峻,枪支、毒品和各种易燃易爆物品通过海关运输,从而造成重大事故的报道不绝于耳。传统海关用的X光检测基本依靠人工判别,检测速度慢,时效低,人工判别成本高,漏检率高等问题,在很大程度上制约了海关查验的工作效率,也制约了海关物流行业的发展,无法满足目前海关物流快速发展的需求,同时,这些危险品的流入流出是一种巨大的安全隐患。
发明内容
基于背景技术存在的技术问题,本发明提出了一种基于X光机图像的智能识别系统;
本发明提出的一种基于X光机图像的智能识别系统,包括:
模型构建模块,用于根据含有违禁品的X光图片样本对卷积神经网络进行训练,获得目标识别模型;
X光图片采集模块,用于采集包裹的X光图片;
预处理模块,用于对X光图片进行预处理;
识别模块,用于通过目标识别模型对预处理后的X光图片进行识别,识别X光图片中是否含有违禁品;
报警模块,用于在识别模块识别X光图片中含有违禁品时,进行安全警报。
优选地,所述模型构建模块,具体用于:
获取大量含有违禁品的X光图片作为样本;
对含有违禁品的X光图片样本进行违禁品识别,并将识别结果进行分类存储,得到训练集和测试集;
根据训练集对所述卷积神经网络进行训练,并根据测试集对训练结果进行测试,得到目标识别模型。
优选地,所述预处理模块,具体用于:
对X光图片进行倾斜校正;
将X光图片调整为预设尺寸;
对X光图片进行降噪处理。
优选地,所述报警模块,具体用于:
在识别模块识别X光图片中含有违禁品时,通过预设的声光报警器发出声光警报进行安全警报,
和/或,在识别模块识别X光图片中含有违禁品时,通过向预设终端发送推送消息进行行安全警报。
优选地,还包括数据上传模块,与识别模块连接,数据上传模块用于在识别模块识别X光图片中含有违禁品时,将X光图片上传至云服务器,由云服务器进行X光图片存储。
优选地,在云服务器中存储的X光图片数量达到预设阈值时,将云服务器中存储的X光图片作为样本对卷积神经网络进行训练。
本发明根据含有违禁品的X光图片样本对卷积神经网络进行训练,获得目标识别模型,通过目标识别模型对预处理后的X光图片进行识别,识别X光图片中是否含有违禁品,通过图像识别、机器学习和深度学习的方法,对X光图片中的危险物品进行快速的检测和判断,在检测到有问题的包裹时,通过警报提醒工作人员对包裹进行分拣和剔除,确保过检的准确性和效率,减少人为干扰并降低成本。
附图说明
图1为本发明提出的一种基于X光机图像的智能识别系统的模块示意图。
具体实施方式
参照图1,本发明提出的一种基于X光机图像的智能识别系统,包括:
模型构建模块,用于根据含有违禁品的X光图片样本对卷积神经网络进行训练,获得目标识别模型,具体用于:获取大量含有违禁品的X光图片作为样本;对含有违禁品的X光图片样本进行违禁品识别,并将识别结果进行分类存储,得到训练集和测试集;根据训练集对所述卷积神经网络进行训练,并根据测试集对训练结果进行测试,得到目标识别模型。
在具体方案中,深度学习是在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。根据有无监督学习分为卷积神经网络和深度置信网络,采用构建有监督学习的卷积神经网络,根据含有违禁品的X光图片样本对卷积神经网络进行训练,使得目标识别模型能对X光图片是否包含违禁品进行识别。
X光图片采集模块,用于采集包裹的X光图片。
预处理模块,用于对X光图片进行预处理,具体用于:对X光图片进行倾斜校正;将X光图片调整为预设尺寸;对X光图片进行降噪处理。
在具体方案中,对X光图片进行倾斜校正、X光图片调整为预设尺寸和对X光图片进行降噪处理,目的是提高识别模块对X光图片进行识别的效率和准确率。
识别模块,用于通过目标识别模型对预处理后的X光图片进行识别,识别X光图片中是否含有违禁品;
报警模块,用于在识别模块识别X光图片中含有违禁品时,进行安全警报,具体用于:通过预设的声光报警器发出声光警报进行安全警报,和/或,通过向预设终端发送推送消息进行行安全警报。
在具体方案中,通过图像识别、机器学习和深度学习的方法,对X光图片中的危险物品进行快速的检测和判断,在检测到有问题的包裹时,通过警报提醒工作人员对包裹进行分拣和剔除。
数据上传模块,与识别模块连接,数据上传模块用于在识别模块识别X光图片中含有违禁品时,将X光图片上传至云服务器,由云服务器进行X光图片存储,在云服务器中存储的X光图片数量达到预设阈值时,将云服务器中存储的X光图片作为样本对卷积神经网络进行训练。
在具体方案中,将含有违禁品的X光图片上传至云服务器,然后通过这些被识别的含有违禁品的X光图片对卷积神经网络进行训练,使得得到的目标识别模型更加完善和准确。
本实施方式根据含有违禁品的X光图片样本对卷积神经网络进行训练,获得目标识别模型,通过目标识别模型对预处理后的X光图片进行识别,识别X光图片中是否含有违禁品,通过图像识别、机器学习和深度学习的方法,对X光图片中的危险物品进行快速的检测和判断,在检测到有问题的包裹时,通过警报提醒工作人员对包裹进行分拣和剔除,确保过检的准确性和效率,减少人为干扰并降低成本。
以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变,都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种基于X光机图像的智能识别系统,其特征在于,包括:
模型构建模块,用于根据含有违禁品的X光图片样本对卷积神经网络进行训练,获得目标识别模型;
X光图片采集模块,用于采集包裹的X光图片;
预处理模块,用于对X光图片进行预处理;
识别模块,用于通过目标识别模型对预处理后的X光图片进行识别,识别X光图片中是否含有违禁品;
报警模块,用于在识别模块识别X光图片中含有违禁品时,进行安全警报。
2.根据权利要求1所述的基于X光机图像的智能识别系统,其特征在于,所述模型构建模块,具体用于:
获取大量含有违禁品的X光图片作为样本;
对含有违禁品的X光图片样本进行违禁品识别,并将识别结果进行分类存储,得到训练集和测试集;
根据训练集对所述卷积神经网络进行训练,并根据测试集对训练结果进行测试,得到目标识别模型。
3.根据权利要求1所述的基于X光机图像的智能识别系统,其特征在于,所述预处理模块,具体用于:
对X光图片进行倾斜校正;
将X光图片调整为预设尺寸;
对X光图片进行降噪处理。
4.根据权利要求1所述的基于X光机图像的智能识别系统,其特征在于,所述报警模块,具体用于:
在识别模块识别X光图片中含有违禁品时,通过预设的声光报警器发出声光警报进行安全警报,
和/或,在识别模块识别X光图片中含有违禁品时,通过向预设终端发送推送消息进行行安全警报。
5.根据权利要求1所述的基于X光机图像的智能识别系统,其特征在于,还包括数据上传模块,与识别模块连接,数据上传模块用于在识别模块识别X光图片中含有违禁品时,将X光图片上传至云服务器,由云服务器进行X光图片存储。
6.根据权利要求5所述的基于X光机图像的智能识别系统,其特征在于,在云服务器中存储的X光图片数量达到预设阈值时,将云服务器中存储的X光图片作为样本对卷积神经网络进行训练。
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