CN111310635A - 基于TensorFlow的安检违禁品识别系统及方法 - Google Patents

基于TensorFlow的安检违禁品识别系统及方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于TensorFlow的安检违禁品识别系统及方法，包括：X光三维成像模块，用于采集乘客携带物品的X光图像；图像处理模块，用于通过TensorFlow框架构建神经网络模型以对X光图像进行特征提取处理得到预处理图像；检测模块，用于通过神经网络模型对预处理图像来进行危险品的识别和判断训练模块，用于通过样本训练构建危险品样本库，以便进行匹配；调试模块，用于在检测模块无法判断所检测物品的危险性时，通过将X光图像传输至人工端设备进行调试，并记忆调试的结果以强化危险品样本库；及危险品提示模块，用于在检测模块检测出危险品时，输出危险品相关信息以提醒相关人员。

Description

基于TensorFlow的安检违禁品识别系统及方法
技术领域
本发明涉及机器视觉识别技术领域，特别涉及一种基于TensorFlow的安检违禁品识别系统及方法。
背景技术
地铁作为我们日常出行的交通工具，具有方便、快捷和舒适的特点，而客流量大、乘客人群复杂等问题则会给社会带来一定安全隐患。例如：(1)由于地铁一般建在地下场所，人员活动空间小，若发生火灾、爆炸等事故，乘客人员逃生难度大；(2)乘客人员由于来自社会各个阶层，难免会有不法分子混入其中，这些犯罪分子可能会携带违禁物品(刀具、易燃物品、爆炸品等)，进而出现毁坏公共设备、伤害他人等现象，严重危害乘客安全；(3)虽有明确法律规定，大力宣传号召公民维护社会治安，但面对数量极其庞大的人群仍有部分遗漏。
面对以上问题，安全检查成为每一个进入地铁站的人员必须要经过的程序。目前，X光安检机是现在大多数违禁物品安全检查的设备，而由于X光扫描出的图像还依赖于专业人员肉眼识别，需要精神保持高度集中状态，故识别效率不佳。并且在安检过程中乘客物品相互重叠，识别时间较短，特别是在人流量大的时候，容易造成错检、漏检等问题，对工作人员身体也会带来一定的危害。另一方面，由于违禁物品摆放角度不同，造成从单一方向的提取的X光图有视觉误差，从而造成判断失误，因此存在错检、漏检等现象，进而造成地铁安全隐患。因此，安检过程需要进一步改进，才能够更好的服务社会。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于TensorFlow的安检违禁品识别系统，以解决现有的X光安检机所存在的识别效率低、存在错检、漏检的问题。
为实现上述目的，本发明提供了一种基于TensorFlow的安检违禁品识别系统，包括：
X光三维成像模块，用于采集乘客携带物品的X光图像；
图像处理模块，用于通过TensorFlow框架构建神经网络模型以对所述X光图像进行特征提取处理得到预处理图像；
检测模块，用于通过神经网络模型对所述预处理图像来进行危险品的识别和判断
训练模块，用于通过样本训练构建危险品样本库，以便所述神经网络模型进行匹配；
调试模块，用于在所述检测模块无法判断所检测物品的危险性时，通过将所述X光图像传输至人工端设备进行调试，并记忆调试的结果以强化所述危险品样本库；
及危险品提示模块，用于在所述检测模块检测出危险品时，输出危险品相关信息以提醒相关人员。
较佳地，所述X光图像包括三个角度的X光图，分别为：俯视图、正视图和前视图。
本发明还提供一种基于TensorFlow的安检违禁品识别方法，使用上述的系统进行违禁品三维识别，具体包括：
所述X光三维成像模块采集乘客携带物品的X光图像；
所述图像处理模块通过TensorFlow框架构建神经网络模型以对所述X光图像进行特征提取处理得到预处理图像；
所述检测模块通过神经网络模型对所述预处理图像来进行危险品的识别和判断；
所述训练模块通过样本训练构建危险品样本库，以便所述神经网络模型进行匹配；
在所述检测模块无法判断所检测物品的危险性时，所述调试模块通过将所述X光图像传输至人工端设备进行调试，并记忆调试的结果以强化所述危险品样本库；
及在所述检测模块检测出危险品时，由所述危险品提示模块输出危险品相关信息以提醒相关人员。
较佳地，所述特征提取处理包括：图像预处理、旋转平移、边缘检测、特征提取、图像渲染、特征对齐、特征参数计算、精细化处理。
较佳地，所述训练模块使用轨道安全法规所规定的违禁物品的影像资料进行样本训练，构建得到危险品样本库，样本训练过程包括：
带有标签的违禁物品个体目标输入参考数据集，并进行目标数值特征匹配，得到标签样本；
使用建立的卷积神经网络模型对标签样本进行时频变换，得到样本数据；
将处理得到的样本数据进行增强，得到标签个体的目标数据特征；
将所述目标数据特征加入到危险品样本库的检测数据集中，完成个体模板注册。
较佳地，所述检测模块进行危险品的识别和判断过程包括：
将所述检测数据集与标签样品的预处理图像进行信息匹配，若匹配成功，则判定为违禁物品，并识别出违禁品的种类；若匹配不成功，则视为无危险物品，安检通过；若无法确认，则将所述标签样品的X光图像输出至所述调试模块进行调整，以完备所述检测数据集。
较佳地，所述检测模块进行危险品的识别和判断后将识别到的危险品信息输出至所述危险品提示模块，所述危险品提示模块根据危险品的种类及危险等级提醒相关人员采取不同的处理措施。
相对于其他安检危险品检测设备，本发明的主要有以下有益效果:
(1)首次提出使用三维X光机对物品进行扫描，全方面识别违禁物品；
(2)使用基于TensorFlow框架来对三张X光图进行识别，并对物品进行特征提取，利用特征对齐整合成一件完整的物品，以便于更准确的检测；
(3)识别系统加入训练模块，使得该系统具有学习功能。由于实际状况复杂，本产品实际使用可能会有识别误差，因此加入的训练模块和人工调试系统可有效扩大训练数据集，使系统越来越完备。
尽管地铁安检过程中不大方乘客不会携带违禁物品，但工作人员仍须时刻保持警惕并仔细检查。相比于现有依靠人工检索违禁物品的方式，本发明具有自动化识别违禁品的优势，可以时刻运行，准确又高效。
附图说明
图1为本发明系统组成示意图；
图2为本发明系统工作流程图；
图3为本发明图像处理模块的工作流程图。
具体实施方式
以下将结合本发明的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述和讨论，显然，这里所描述的仅仅是本发明的一部分实例，并不是全部的实例，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。
为了便于对本发明实施例的理解，下面将结合附图以具体实施例为例作进一步的解释说明，且各个实施例不构成对本发明实施例的限定。
本实施例提供了一种基于TensorFlow的安检违禁品识别系统，该系统包括以下模块：
X光三维成像模块10，用于采集乘客携带物品的X光图像；
图像处理模块20，用于通过TensorFlow框架构建神经网络模型以对所述X光图像进行特征提取处理得到预处理图像；
检测模块30，用于通过神经网络模型对所述预处理图像来进行危险品的识别和判断
训练模块40，用于通过样本训练构建危险品样本库，以便所述神经网络模型进行匹配；
调试模块50，用于在所述检测模块30无法判断所检测物品的危险性时，通过将所述X光图像传输至人工端设备进行调试，并记忆调试的结果以强化所述危险品样本库；
及危险品提示模块60，用于在所述检测模块30检测出危险品时，输出危险品相关信息以提醒相关人员。
当乘车行李在经过安检机过程中，由于违禁物品排放位置和大小不同，因此X光三维成像模块10工作时，其三维X光取样内容包含从三个角度来获取的X光图像，分别为：俯视图、正视图和前视图。然后，X光三维成像模块10再将经过X光机扫描得到的三张不同角度的X光图，传递到图像处理模块20。
对应于上述基于TensorFlow的安检违禁品识别系统，本实施例还提供了一种基于TensorFlow的安检违禁品识别方法，该方法使用上述的系统进行违禁品三维识别，参考图1所示，识别过程具体包括：
X光三维成像模块通过X光机取样，采集乘客携带物品的X光图像，这里的X光图像分别包括：俯视图、正视图和前视图；
图像处理模块通过TensorFlow框架构建神经网络模型以对上述的X光图像进行特征提取处理得到预处理图像；
检测模块通过神经网络模型对预处理图像来进行危险品的识别和判断；
训练模块通过样本训练构建危险品样本库，得到危险品的检测数据集，以便通过检测模块使用神经网络模型进行匹配；
在检测模块无法判断所检测物品的危险性时，由调试模块通过将X光图像传输至交人工端设备进行调试，并记忆调试的结果以强化危险品样本库中危险品的检测数据集；
在检测模块检测出危险品时，由危险品提示模块输出危险品相关信息以提醒相关人员。
图像处理模块中进行特征提取处理的过程具体包括：图像预处理、旋转平移、边缘检测、特征提取、图像渲染、特征对齐、特征参数计算、精细化处理。其中的特征对齐主要是将三张X光图中相对应的物品进行对照，找出其相似点，并将其整合成一件完整的物品，可更准确的识别该物品是否为危险物品。
训练模块使用轨道安全法规所规定的违禁物品(如刀具、枪支等)的影像资料进行样本训练，构建得到危险品样本库，样本训练过程包括：
带有标签的违禁物品个体目标输入参考数据集，并进行目标数值特征匹配，得到标签样本；
使用建立的卷积神经网络模型对标签样本进行时频变换，得到样本数据；
将处理得到的样本数据进行增强，得到标签个体的目标数据特征；
将所述目标数据特征加入到危险品样本库的检测数据集中，完成个体模板注册。
检测模块进行危险品的识别和判断过程包括：将所述检测数据集与标签样品的预处理图像进行信息匹配，若匹配成功，则判定为违禁物品，并识别出违禁品的种类；若匹配不成功，则视为无危险物品，安检通过；若无法确认，则将所述标签样品的X光图像输出至调试模块进行调整，以完备所述检测数据集。通过调试模块进行人工调试，可以增加数据集的样本数量。
检测模块进行危险品的识别和判断后将识别到的危险品信息输出至危险品提示模块，危险品提示模块根据危险品的种类及危险等级提醒相关人员采取不同的处理措施。例如，当检测模块检测出不同违禁物品时，危险品提示模块则提示采取不同措施。如若检测到枪支、炸弹等极度危险物品时，则立即提醒相关人员将该行李投放进安全保险箱中，并提醒周围人员迅速撤离；若检测到毒品、刀具和易燃物品等则立即通知工作人员采取相应措施。
具体地，本实施例中图像处理模块的实现依靠基于TensorFlow框架来构建卷积神经网络模型以便于特征提取。该模型包含输入层、卷积层、池化层、全连接层和soft输出层。本次产品构建过程如下:(1)添加输入层，输入取样样本数据尺寸；(2)依次添加卷积-池化-卷积层，并设定相关参数；(3)添加全连接层，将整个卷积操作输出特征逐步连接，变成一维特征序列。具体变化过程包含图像预处理、旋转平移、边缘检测、特征提取、图像渲染、特征对齐、特征参数计算、精细化处理等操作，使得从X光机获得的图像进行分析，最后交由判别模块进行判断，图像处理过程如图3所示。其中特征对齐是指将三张X光图中相对应的物品进行对照，找出其相似点，并将其整合成一件完整的物品，可更准确的识别该物品是否为危险物品。
由于X光机获取的样本不够清晰，需要使用样本数据增强技术来获取良好的数据资源，本产品则是使用TensorFlow框架来实现数据增强方法，具体操作是：将TensorFlow中Keras.ImageDateGenerator插件来对样本进行增量，并操纵样本进行翻转、平移、旋转等操作，使得样品数据标准化。最后使用preprocessing.scale方法对样品数据图层进行均值和标准化操作。
本发明提供了基于TensorFlow的安检违禁品识别系统及方法，该系统及方法适用场所非常多，如为了安检顺利、人员安全和交通发展，未来的安检机都需要更加完备的自动识别系统，本发明可以较好地满足这些需求。随着人工智能技术的进一步发展，以及计算机图像处理技术和图像识别技术的更加成熟，基于人工智能的X光安检设备将会在保障铁路运输安全方面发挥越来越重要的作用。当然，本发明系统及方法并不限于应用在铁路安检中，在其他交通运输公交的安检设备中同样可以应用，以提高安检效率。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何本领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，对本发明所做的变形或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述的权利要求的保护范围为准。

Claims (7)

1.一种基于TensorFlow的安检违禁品识别系统，其特征在于，包括：
X光三维成像模块，用于采集乘客携带物品的X光图像；
图像处理模块，用于通过TensorFlow框架构建神经网络模型以对所述X光图像进行特征提取处理得到预处理图像；
检测模块，用于通过神经网络模型对所述预处理图像来进行危险品的识别和判断
训练模块，用于通过样本训练构建危险品样本库，以便所述神经网络模型进行匹配；
调试模块，用于在所述检测模块无法判断所检测物品的危险性时，通过将所述X光图像传输至人工端设备进行调试，并记忆调试的结果以强化所述危险品样本库；
及危险品提示模块，用于在所述检测模块检测出危险品时，输出危险品相关信息以提醒相关人员。
2.根据权利要求1所述的基于TensorFlow的安检违禁品识别系统，其特征在于，所述X光图像包括三个角度的X光图，分别为：俯视图、正视图和前视图。
3.一种基于TensorFlow的安检违禁品识别方法，其特征在于，使用权利要求1或2所述的系统进行违禁品识别，具体包括：
所述X光三维成像模块采集乘客携带物品的X光图像；
所述图像处理模块通过TensorFlow框架构建神经网络模型以对所述X光图像进行特征提取处理得到预处理图像；
所述检测模块通过神经网络模型对所述预处理图像来进行危险品的识别和判断；
所述训练模块通过样本训练构建危险品样本库，以便所述神经网络模型进行匹配；
在所述检测模块无法判断所检测物品的危险性时，所述调试模块通过将所述X光图像传输至人工端设备进行调试，并记忆调试的结果以强化所述危险品样本库；
及在所述检测模块检测出危险品时，由所述危险品提示模块输出危险品相关信息以提醒相关人员。
4.根据权利要求3所述的基于TensorFlow的安检违禁品识别方法，其特征在于，所述特征提取处理包括：图像预处理、旋转平移、边缘检测、特征提取、图像渲染、特征对齐、特征参数计算、精细化处理。
5.根据权利要求3所述的基于TensorFlow的安检违禁品识别方法，其特征在于，所述训练模块使用轨道安全法规所规定的违禁物品的影像资料进行样本训练，构建得到危险品样本库，样本训练过程包括：
带有标签的违禁物品个体目标输入参考数据集，并进行目标数值特征匹配，得到标签样本；
使用建立的卷积神经网络模型对标签样本进行时频变换，得到样本数据；
将处理得到的样本数据进行增强，得到标签个体的目标数据特征；
将所述目标数据特征加入到危险品样本库的检测数据集中，完成个体模板注册。
6.根据权利要求5所述的基于TensorFlow的安检违禁品识别方法，其特征在于，所述检测模块进行危险品的识别和判断过程包括：
将所述检测数据集与标签样品的预处理图像进行信息匹配，若匹配成功，则判定为违禁物品，并识别出违禁品的种类；若匹配不成功，则视为无危险物品，安检通过；若无法确认，则将所述标签样品的X光图像输出至所述调试模块进行调整，以完备所述检测数据集。
7.根据权利要求6所述的基于TensorFlow的安检违禁品识别方法，其特征在于，所述检测模块进行危险品的识别和判断后将识别到的危险品信息输出至所述危险品提示模块，所述危险品提示模块根据危险品的种类及危险等级提醒相关人员采取不同的处理措施。
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