CN109410226B - 一种用于安检的包裹图像切分方法及相应的安检设备 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于安检的包裹图像切分方法及相应的安检设备。该图像切分方法包括如下步骤：在各成像视角中，分别连续采集多个数据块，并按照预设规则存放于对应的数据缓冲区中；将第一成像视角的数据缓冲区中的数据块按顺序依次基于图像内容进行分析，得到第一成像视角的包裹的切分位置信息，并形成对应的包裹图像；根据第一成像视角的包裹的切分位置信息，分别得到其余各成像视角的包裹的切分位置信息及对应的包裹图像。本图像切分方法不仅不会切分在有探测价值的物体上，从而确保了违禁品自动探测的效果；还使得各视角的切分结果具有高度的一致性，从而有利于安检设备进行多视角协同探测。

Description

一种用于安检的包裹图像切分方法及相应的安检设备

技术领域

本发明涉及一种用于安检的包裹图像切分方法，同时也涉及一种采用该包裹图像切分方法的安检设备。

背景技术

目前，各种针对爆炸物、违禁品的探测算法，都是以图像为单元进行的。所以，需要把安检设备形成的包裹数据流切分成包裹图像，再对其执行探测算法。

传统的包裹图像切分方法主要是基于遇到的空气背景或者按固定列数进行包裹切分。其中，基于空气背景的包裹图像切分方法是对包裹图像数据流进行逐列分析，判断各列图像数据流是否为空气背景(例如基于灰度统计)，如果连续遇到若干列的空气背景，则认为遇到了空气间隙。如果之前已经出现了包裹，在遇到空气间隙时可以认为前一包裹已经结束，根据本次空气间隙的开始位置给出前一包裹的结束位置。反之，如果在遇到空气间隙的前提下又遇到连续的非空气背景的列，则可以认为出现了新的包裹。

基于上述方法，当安检设备具有多个视角的情况下，各视角根据自己的包裹数据流各自形成包裹图像，根据包裹图像出现的序号进行各视角包裹图像的关系匹配，即找到同一真实包裹在各视角下的图像的对应关系。该包裹图像切分方法以空气背景为依据切分就要求包裹之间存在显著的间距，这不符合大人流、包裹密集的场景需求，故此时无法实施。并且，由于软性包裹在不同视角下，容易出现成像效果的巨大反差，无法保证同一包裹在多个视角下的切分结果是一致的，增加了问题的复杂性，甚至无法实现多视角包裹图像的匹配。

按固定列数进行的包裹图像切分方法仅仅是找到包裹图像数据流的第一个非空气背景(方法如基于空气背景的包裹图像切分方法所述)，以后的数据按固定列数(如600列)强制截取成图像。各视角各自进行包裹切分。该包裹图像切分方法按固定列数进行包裹图像切分，有可能随机地把探测目标(如违禁品)处当作切分位置，导致一件违禁品会被分成两半，分别处于相继形成的前后两个图像中，从而导致探测失败。

发明内容

本发明所要解决的首要技术问题在于提供一种包裹图像切分方法。

本发明所要解决的另一技术问题在于提供一种采用上述包裹图像切分方法的安检设备。

为了实现上述目的，本发明采用下述的技术方案：

根据本发明实施例的第一方面，提供一种用于安检的包裹图像切分方法，包括如下步骤：

步骤S1：在各成像视角中，分别连续采集多个数据块，并按照预设规则存放于对应的数据缓冲区中；

步骤S2：将第一成像视角的数据缓冲区中的数据块按顺序依次基于图像内容进行分析，得到第一成像视角的包裹的切分位置信息，并形成对应的包裹图像；

步骤S3：根据第一成像视角的包裹的切分位置信息，分别得到其余各成像视角的包裹的切分位置信息及对应的包裹图像。

其中较优地，步骤S1中，预设规则指的是，当所述数据缓冲区存放的所述数据块已达上限且每个所述数据块均已进行了分析时，如果与所述数据缓冲区对应的包裹数据流中有新产生的数据块，将所述新产生的数据块依次覆盖到所述数据缓冲区中已存放最久的数据块的位置。

其中较优地，步骤S2包括如下子步骤：

步骤S21：依次计算每个所述数据块中的每列图像数据所包含的信息量，用以确定基于空气背景的包裹起始位置和结束位置；

步骤S22：确定所述包裹的上下边界，并统计各列图像数据在上下边界之间的空气背景像元的数量；

步骤S23：所述包裹中被检测到的物体被记录在对应的物体列表中，并在包裹区域所在的最新数据块中对所述物体逐个执行生长过程；

步骤S24：在包裹区域所在的最新数据块中，找到新出现的物体并记录在对应的物体列表中；

步骤S25：将物体列表中的物体进行规整、合并，以形成新的物体，并清除已失去时效的物体；

步骤S26：分析所述包裹所在图像数据范围内各列的可切分性，得到第一成像视角的包裹的切分位置信息，并形成对应的包裹图像。

其中较优地，在确定基于空气背景的包裹起始位置和结束位置之前，根据所计算的当前数据块中的每列图像数据所包含的信息量，判断所述列图像数据是属于空气背景还是包裹。

其中较优地，步骤S22中，当前数据块中的每列图像数据中，根据连续遇到多个灰度值低于空气背景的像元，确定出所述包裹在所述当前列图像数据中的上下边界。

其中较优地，步骤S23中，依次将检测到的所述包裹中的物体记录在对应的物体列表中，并在包裹区域所在的最新数据块中逐个执行生长过程，要根据检测到的所述包裹中的物体的灰度和颜色，在所述数据块中将相邻且具有相似性质的像元归入所述物体。

其中较优地，步骤S24包括如下子步骤：

步骤S241：从所述包裹区域所在最新数据块中选取新的种子点，并判断所述种子点的类别；

步骤S242：基于所述种子点的类别，执行同于步骤23的生长过程，将所述种子点周围领域与其具有相似性质的像元进行合并形成新物体，并把满足面积要求的新物体记录在物体列表中。

其中较优地，步骤S26中，所述包裹所在图像数据范围内各列的可切分性取决于各列所穿过物体的突出性、各列的包裹上下边界及上下边界之间的空气背景像元的数量。

其中较优地，步骤S3包括如下子步骤：

步骤S31：其余各所述成像视角分别将所述第一成像视角发来的包裹的切分位置信息记录在对应的消息列表中；

步骤S32：依次确定与其余各所述成像视角对应的数据块中基于空气背景的包裹起始位置和结束位置，并基于相应的所述消息列表进行验证；

步骤S33：基于与其余各所述成像视角对应的消息列表，确定其余各所述成像视角的包裹的切分位置，并形成对应的包裹图像。

根据本发明实施例的第二方面，提供一种安检设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如下步骤：

步骤S1：在各成像视角中，分别连续采集多个数据块，并按照预设规则存放于对应的数据缓冲区中；

步骤S2：将第一成像视角的数据缓冲区中的数据块按顺序依次基于图像内容进行分析，得到第一成像视角的包裹的切分位置信息，并形成对应的包裹图像；

步骤S3：根据第一成像视角的包裹的切分位置信息，分别得到其余各成像视角的包裹的切分位置信息及对应的包裹图像。

本发明所提供的包裹图像切分方法，可以对头尾相连的大量包裹进行有效地自动切分并形成包裹图像，并确保不会切分在有探测价值的物体上，避免使其部分位于前一图像、部分位于后一图像的残缺情况，确保了违禁品自动探测的效果。由于后续其它成像视角的切分受第一成像视角的切分结果的指导，使得各视角的切分结果具有高度的一致性，从而有利于安检设备进行多视角协同探测，即同时基于多个视角的图像信息进行包裹内违禁品、爆炸物的探测。

附图说明

图1为本发明所提供的包裹图像切分方法的流程图；

图2为本发明所提供的包裹图像切分方法应用于多个成像视角的包裹图像切分示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明的技术内容做进一步的详细说明。

本发明目的是在采集到的包裹图像数据流中找到各个包裹的起始位置和结束位置，从而在图像数据流中按照包裹的起始和结束位置切分出针对某一包裹的图像数据，从而形成该包裹的图像。其中，包裹图像数据流是指由连续的图像信号采集形成的一个个数据列组成，并按数据列的方式进行组织。为此如图1所示，本发明提供了一种包裹图像切分方法，包括如下步骤：

步骤S1：在各成像视角中，分别连续采集多个数据块，并按照预设规则存放于对应的数据缓冲区中；

由于在各成像视角中分别安装了一个探测器组；每个探测器组由多个探测器纵向排布成一列；当有包裹进入安检设备时，通过与各成像视角对应的探测器组连续采集多列图像数据，从而形成与各成像视角对应的包裹数据流(如图2所示)。其中，一个探测器对应于一个像元，因此每列图像数据包括多个像元，并且像元的个数与对应的探测器组的探测器个数相同。

将与各成像视角对应的包裹数据流分别按标准长度按顺序分解成多个数据块后，按照预设规则保存在对应的数据缓冲区中。例如，如图2所示，每个包裹数据流中的多列图像数据中，以每连续50列图像数据作为一个数据块，因此，每个包裹数据流中可以包括多个由相同列数的图像数据组成的数据块。

其中，预设规则指的是，当数据缓冲区存放的数据块已达上限且每个数据块也均已进行了分析时，如果与该数据缓冲区对应的包裹数据流中新产生了需要进行分析的数据块，那么将需要进行分析的数据块依次覆盖到数据缓冲区中已存放最久的数据块的位置。例如，如图2所示，数据缓冲区可以存放K个数据块，其中K为正整数，如果与该数据缓冲区对应的包裹数据流中新产生了两个需要进行分析的数据块，那么可以将这两个数据块依次对应覆盖到数据缓冲区中已存放最久的两个数据块的位置。

步骤S2：将第一成像视角的数据缓冲区中的数据块按顺序依次基于图像内容进行分析，得到第一成像视角的包裹的切分位置信息，并形成对应的包裹图像；

该步骤包括如下子步骤：

步骤S21：依次计算每个数据块中的每列图像数据所包含的信息量，用以确定基于空气背景的包裹起始位置和结束位置；

该步骤中，每个数据块中，每列图像数据所包含的信息量包括但不限于该列图像数据中各像元射线衰减量之和。其中，每个像元的射线衰减量为该像元原始能量值(射线源原始能量值)与实际能量值(对应的探测器实际接收的X射线能量)之差。

下面以当前数据块为例，对如何确定基于空气背景的包裹起始位置和结束位置的方法进行详细说明。

根据所计算的当前数据块中的每列图像数据所包含的信息量，判断该列图像数据是属于空气背景还是包裹。具体的说，当本列图像数据中各像元射线衰减量之和接近为零时，则判断该列图像数据属于空气背景；反之，则判断该列图像数据属于包裹。

如图2所示，若当前状态正处于空气背景下，如果连续遇到若干列属于包裹的图像数据，则认为找到基于空气背景的包裹的起始位置；若当前状态是正处于包裹中，如果连续遇到若干列属于空气背景的图像数据，则认为找到基于空气背景的包裹的结束位置。

步骤S22：确定包裹的上下边界，并统计各列图像数据在上下边界之间的空气背景像元的数量；

同样以当前数据块为例，对如何确定基于空气背景的包裹的上下边界的方法进行详细说明。

当前数据块中的每列图像数据中，根据连续遇到多个灰度值低于空气背景的像元，确定出包裹在当前列图像数据中的上下边界。例如，假设每列图像数据包括1000个像元，其中某一列图像数据中，第1～340行的像元的灰度值与空气背景值相近,第650～1000行的像元的灰度值与空气背景值相近,则认为包裹在该列图像数据中上边界为第341行的像元，包裹在该列图像数据中下边界为第649行的像元。采用上述方法，可以得到包裹分别在对应列图像数据中的上下边界，从而确定出包裹的上下边界；然后统计第341行到第649行的像元中灰度值与空气背景值相近的像元的数量。

步骤S23：包裹中被检测到的物体被记录在对应的物体列表中，并在包裹区域所在的最新数据块中对上述物体逐个执行生长过程；

生长过程发生在与上述最新数据块相邻的包裹中被检测到的物体中。由于在安检设备中，蓝色代表无机物，比如刀具金属之类的；橙色代表有机物，如瓜果，干果，奶制品、禽畜产品等；绿色代表混合物；黑色是穿不透的物体出现的色彩，多为重金属和厚的物体。因此，包裹中的物体被分为无机物、有机物、混合物、穿不透四种物体类别。

分析那些与物体相邻的、属于最新数据块中的图像像元，如果像元的灰度高于一定阈值则不会被归入物体；其中阈值适应性地取决于物体的整体灰度，即物体的整体灰度越高则阈值相应调低。分析那些与物体相邻的、属于上述最新数据块中的图像像元，结合物体的类别，如果那些像元的R/G/B值与物体整体的R/G/B值相近或相同则可以被归入物体的范围，从而进一步确定当前物体的实际面积。

步骤S24：在包裹区域所在的最新数据块中，找到新出现的物体并记录在对应的物体列表中；

该步骤包括如下子步骤：

步骤S241：从包裹区域所在最新数据块中选取新的种子点，并判断该种子点的类别；

从包裹区域所在最新数据块中选取灰度值足够低且不属于物体列表中任何物体的像元作为新的物体种子点。根据作为新的种子点的像元的R/G/B值，判断该种子点所属的物体类别(如有机物)，并作为以该种子点进行生长形成的物体的类别。

步骤S242：基于上述种子点的类别，执行同于步骤23的生长过程，将该种子点周围领域与其具有相似性质的像元进行合并形成新物体，并把满足面积要求的新物体记录在物体列表中。

步骤S25：将物体列表中的物体进行规整、合并，以形成新的物体，并清除失去时效的物体；

因为物体列表中有的物体所在的数据块有可能已经不再在数据缓冲区了，那么需要将该物体清除出物体列表。并且，将进行规整后的物体列表中彼此相邻、且整体平均灰度值、R/G/B值的差异较小的物体，进行合并，以形成新的大物体。

步骤S26：分析包裹所在图像数据范围内各列的可切分性，得到第一成像视角的包裹的切分位置信息，并形成对应的包裹图像。

如果当前列图像数据穿过显著突出的物体，则当前列图像数据不能作为包裹切分的位置。从而确保不会切分在有探测价值的物体上，避免使其部分位于前一图像、部分位于后一图像的残缺情况，确保了违禁品自动探测的效果。

对于包裹宽度(即步骤S22确定的包裹的上下边界)发生突变的某一列或多列图像数据，具有更高的可切分值；对于临近列图像数据中包裹上下边界范围内含有较多空气背景像元的所在列图像数据，具有更高的可切分值；对于穿过一般性物体的某一列或多列图像数据，可切分值则受到抑制(即获得比较低的可切分值)。

对于可切分值足够大、且可切分值局部最大的某一列图像数据，视为1个候选包裹可切位置。如果在数据缓冲区中足够多的连续多个数据块中都未产生基于空气背景的包裹结束位置，则以距离当前数据块中最近的可切分值足够高、且包裹上下边界内含有较多空气背景像元的候选包裹可切位置作为1个“连续包裹中的切分位置”。否则，以距离当前数据块中最近的候选包裹可切位置，作为1个“连续包裹中的切分位置”。上述得到的“连续包裹中的切分位置”与步骤S21得到的基于空气背景的包裹起始位置和结束位置组成第一成像视角的包裹的切分位置信息。

如果当前数据块中产生了新的包裹切分位置(例如基于空气背景的包裹结束位置、连续包裹中的切分位置)，则在位于该数据块前面的数据块中，找到距离该数据块最近的可配对的包裹切分位置(例如基于空气背景的包裹起始位置、连续包裹中的切分位置)。以成对的包裹切分位置作为依据，将数据缓冲区中当前数据块中产生的新的包裹切分位置与最近的可配对的包裹切分位置之间的所有列图像数据截取出来作为1个包裹图像。采用该方法，可以从数据缓冲区中的多个数据块中依次截取出对应的包裹图像，从而得到第一成像视角的所对应的包裹图像。

步骤S3：根据第一成像视角的包裹的切分位置信息，分别得到其余各成像视角的包裹的切分位置信息及对应的包裹图像。

步骤S31：其余各成像视角分别将第一成像视角发来的包裹的切分位置信息记录在对应的消息列表中；

如果安检设备的成像视角数多于1个，则第一成像视角的包裹切分位置信息将通过软件机制被发送给后续成像的其余各视角的包裹切分程序。其余各视角的包裹切分程序分别将接收的第一成像视角的包裹的切分位置信息记录在对应的消息列表中。

步骤S32：依次确定与其余各成像视角对应的数据块中基于空气背景的包裹起始位置和结束位置，并基于相应的消息列表进行验证；

依次计算与其余各成像视角对应的数据块中的每列图像数据所包含的信息量，用以确定基于空气背景的包裹起始位置和结束位置。具体的说，与其余各成像视角对应的数据块中，每列图像数据所包含的信息量包括但不限于该列图像数据中各像元射线衰减量之和。其中，每个像元的射线衰减量为该像元原始能量值(射线源原始能量值)与实际能量值(对应的探测器实际接收的X射线能量)之差。

下面以某一个成像视角的当前数据块为例，对如何确定基于空气背景的包裹起始位置和结束位置的方法进行详细说明。

根据所计算的当前数据块中的每列图像数据所包含的信息量，判断该列图像数据是属于空气背景还是包裹。具体的说，当本列图像数据中各像元射线衰减量之和接近为零时，则判断该列图像数据属于空气背景；反之，则判断该列图像数据属于包裹。

如图2所示，若当前状态正处于空气背景下，如果连续遇到若干列属于包裹的图像数据，则认为找到基于空气背景的包裹的起始位置；若当前状态是正处于包裹中，如果连续遇到若干列属于空气背景的图像数据，则认为找到基于空气背景的包裹的结束位置。

通过本步骤得到与其余各成像视角对应的数据块中基于空气背景的包裹起始位置和结束位置后，需要在步骤S31的消息列表中找到具有合理匹配关系的包裹起始和结束位置，从而完成对与其余各成像视角对应的数据块中基于空气背景的包裹起始位置和结束位置的验证过程。有时在第一成像视角或其余某一成像视角中基于空气背景会多切分形成伪“小包”；这种伪“小包”通常针对包裹的某部分在一个视角中成像近似空气背景、而在另一个视角中存在少量成像内容，或者产生自信号噪声。因此，需要在上述的第一成像视角与其余某一成像视角中的包裹切分位置匹配时，基于位置推算、灰度比对的手段克服这种伪“小包”的影响，从而进行准确的包裹切分位置匹配。

步骤S33：基于与其余各成像视角对应的消息列表，确定其余各成像视角的包裹的切分位置，并形成对应的包裹图像。

对于步骤S31中与其余各成像视角对应的消息列表中的待匹配的连续包裹中的切分位置，分别确定其在相应的数据缓冲区的数据块的对应位置，从而形成其余各成像视角的连续包裹中的切分位置。

对于步骤S31中与其余各成像视角对应的消息列表中无法得到合理匹配的基于空气背景的包裹结束位置，分别确定其在相应的数据缓冲区的数据块的对应位置，从而形成其余各成像视角的1个连续包裹中的切分位置。

同样，如果其余各成像视角的当前数据块中产生了新的包裹切分位置(例如基于空气背景的包裹结束位置、连续包裹中的切分位置)，则在位于该数据块前面的数据块中，找到距离该数据块最近的可配对的包裹切分位置(例如基于空气背景的包裹起始位置、连续包裹中的切分位置)。以成对的包裹切分位置作为依据，将数据缓冲区中当前数据块中产生的新的包裹切分位置与最近的可配对的包裹切分位置之间的所有列图像数据截取出来作为1个包裹图像。采用该方法，可以从数据缓冲区中的多个数据块中依次截取出对应的包裹图像，从而得到某一成像视角的所对应的包裹图像。

另外，本发明还提供了一种采用上述包裹图像切分方法的安检设备。该安检设备包括存储器以及处理器，存储器存储有计算机控制程序，在该计算机控制程序被处理器执行时实现本发明所提供的包裹图像切分方法的步骤(如上所述的步骤S1～S3)。此外，本发明实施例还提供一种机器可读介质，存储有计算机控制程序，该计算机控制程序被处理器执行时实现本发明所提供的包裹图像切分方法(如上所述的步骤S1～S3)。

本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统、装置中的功能模块/单元可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。在硬件实施方式中，在以上描述中提及的功能模块/单元之间的划分不一定对应于物理组件的划分；例如，一个物理组件可以具有多个功能，或者一个功能或步骤可以由若干物理组件合作执行。某些组件或所有组件可以被实施为由处理器，如数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在机器可读介质(比如，计算机可读介质)上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。

综上所述，本发明所提供的包裹图像切分方法可以对头尾相连的大量包裹进行有效地自动切分并形成包裹图像，并确保不会切分在有探测价值的物体上，避免使其部分位于前一图像、部分位于后一图像的残缺情况，确保了违禁品自动探测的效果。由于后续其它成像视角的切分受第一成像视角的切分结果的指导，使得各视角的切分结果具有高度的一致性，从而有利于安检设备进行多视角协同探测，即同时基于多个视角的图像信息进行包裹内违禁品、爆炸物的探测。

以上对本发明所提供的用于安检的包裹图像切分方法及相应的安检设备进行了详细的说明。对本领域的一般技术人员而言，在不背离本发明实质精神的前提下对它所做的任何显而易见的改动，都将属于本发明专利权的保护范围。

Claims (10)

1.一种用于安检的包裹图像切分方法，其特征在于包括如下步骤：

步骤S 1：在各成像视角中，分别连续采集多个数据块，并按照预设规则存放于对应的数据缓冲区中；

步骤S2：将第一成像视角的数据缓冲区中的数据块按顺序依次基于图像内容进行分析，得到第一成像视角的包裹的切分位置信息，并形成对应的包裹图像；

步骤S3：根据第一成像视角的包裹的切分位置信息，分别得到其余各成像视角的包裹的切分位置信息及对应的包裹图像。

2.如权利要求1所述的用于安检的包裹图像切分方法，其特征在于：

步骤S 1中，预设规则指的是，当所述数据缓冲区存放的所述数据块已达上限且每个所述数据块均已进行了分析时，如果与所述数据缓冲区对应的包裹数据流中有新产生的数据块，将所述新产生的数据块依次覆盖到所述数据缓冲区中已存放最久的数据块的位置。

3.如权利要求1所述的用于安检的包裹图像切分方法，其特征在于步骤S2包括如下子步骤：

步骤S21：依次计算每个所述数据块中的每列图像数据所包含的信息量，用以确定基于空气背景的包裹起始位置和结束位置；

步骤S22：确定所述包裹的上下边界，并统计各列图像数据在上下边界之间的空气背景像元的数量；

步骤S23：所述包裹中被检测到的物体被记录在对应的物体列表中，并在包裹区域所在的最新数据块中对所述物体逐个执行生长过程；

步骤S24：在包裹区域所在的最新数据块中，找到新出现的物体并记录在对应的物体列表中；

步骤S25：将物体列表中的物体进行规整、合并，以形成新的物体，并清除已失去时效的物体；

步骤S26：分析所述包裹所在图像数据范围内各列的可切分性，得到第一成像视角的包裹的切分位置信息，并形成对应的包裹图像。

4.如权利要求3所述的用于安检的包裹图像切分方法，其特征在于：

在确定基于空气背景的包裹起始位置和结束位置之前，根据所计算的当前数据块中的每列图像数据所包含的信息量，判断所述列图像数据是属于空气背景还是包裹。

5.如权利要求3所述的用于安检的包裹图像切分方法，其特征在于：

步骤S22中，当前数据块中的每列图像数据中，根据连续遇到多个灰度值低于空气背景的像元，确定出所述包裹在所述当前列图像数据中的上下边界。

6.如权利要求3所述的用于安检的包裹图像切分方法，其特征在于：

步骤S23中，依次将检测到的所述包裹中的物体记录在对应的物体列表中，并在包裹区域所在的最新数据块中逐个执行生长过程，要根据检测到的所述包裹中的物体的灰度和颜色，在所述数据块中将相邻且具有相似性质的像元归入所述物体。

7.如权利要求3所述的用于安检的包裹图像切分方法，其特征在于步骤S24包括如下子步骤：

步骤S241：从所述包裹区域所在最新数据块中选取新的种子点，并判断所述种子点的类别；

步骤S242：基于所述种子点的类别，执行同于步骤23的生长过程，将所述种子点周围领域与其具有相似性质的像元进行合并形成新物体，并把满足面积要求的新物体记录在物体列表中。

8.如权利要求3所述的用于安检的包裹图像切分方法，其特征在于：

步骤S26中，所述包裹所在图像数据范围内各列的可切分性取决于各列所穿过物体的突出性、各列的包裹上下边界及上下边界之间的空气背景像元的数量。

9.如权利要求1所述的用于安检的包裹图像切分方法，其特征在于步骤S3包括如下子步骤：

步骤S31：其余各所述成像视角分别将所述第一成像视角发来的包裹的切分位置信息记录在对应的消息列表中；

步骤S32：依次确定与其余各所述成像视角对应的数据块中基于空气背景的包裹起始位置和结束位置，并基于相应的所述消息列表进行验证；

步骤S33：基于与其余各所述成像视角对应的消息列表，确定其余各所述成像视角的包裹的切分位置，并形成对应的包裹图像。

10.一种安检设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如下步骤：

步骤S 1：在各成像视角中，分别连续采集多个数据块，并按照预设规则存放于对应的数据缓冲区中；

步骤S2：将第一成像视角的数据缓冲区中的数据块按顺序依次基于图像内容进行分析，得到第一成像视角的包裹的切分位置信息，并形成对应的包裹图像；

步骤S3：根据第一成像视角的包裹的切分位置信息，分别得到其余各成像视角的包裹的切分位置信息及对应的包裹图像。

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