CN114372991A - 安检过程中物品x光图片采集和匹配方法及其装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了安检过程中物品X光图片采集和匹配方法及其装置,当包裹通过检测区时,记录包裹到达光电开关的时间T1及包裹离开光电开关的时间T2,并估算包裹长度和该包裹对应的X光图片的预估长度,利用时间T1及包裹对应的X光图片的预估长度和X光图片的采集时间T及长度进行匹配,可以适配不同长度的包裹,解决前后多个轮廓相同包裹的匹配问题,准确度高,容易校准,硬件成本较低,同时,适用于安检时堆放多个物品或多个物品杂乱经过安检机的情况,匹配的准确性较高。
Description
技术领域
本发明涉及安检技术领域,具体为安检过程中物品X光图片采集和匹配方法及其装置。
背景技术
目前在很多场合中采用安检机对物品进行检测,是否存在危险物品或者违禁物品。现有的利用安检机获取物品的X光图像、利用摄像头获取物品的外观图像,对X光图像和外观图像进行轮廓线提取,对X光图像和外观图像的轮廓线之间的相似度进行比较,以确定X光图像和外观图像是否针对同一物品。上述方法要用复杂的算法确定出物品的轮廓,该算法无法解决前后多个轮廓相同的物品如何匹配的问题,对于长度较长的物品不能拍在同一张图片里,涉及到多张包裹图像如何拼接到一起的问题,对硬件性能要求比较高,对算法准确度要求高,必然导致硬件成本比较高,同时该算法在校准参数也较复杂。
发明内容
本发明的目的是克服上述现有技术的缺点,提供一种可以适配不同长度的包裹,解决前后多个轮廓相同包裹的匹配问题,准确度高,容易校准,硬件成本低的安检过程中物品X光图片采集和匹配方法及其装置。
本发明是通过以下技术方案来实现的:安检过程中物品X光图片采集和匹配方法,包括以下步骤:
S1包裹经传送带传送通过检测区时,记录光电开关检测到的包裹到达光电开关的时间T1及包裹离开光电开关的时间T2,并估算该包裹对应的X光图片的预估长度,保存在请求队列P;
S2.采集设备获取包裹的X光视频,每隔一定时间从X光视频中获取帧图像,采用二值化算法对帧图像的背景点和前景点进行分离,获得X光图片的区域信息R,并记录采集时间T;
S3.将同一时间点采集的X光图片及其区域信息R和采集时间T存入同一个队列中,按照位置前后顺序进行排序,并对位置相邻的X光图片进行组合操作;
S4.对新队列中的X光图片的区域信息R和旧队列中的X光图片的区域信息R进行逐一比较,判断两者是否为同一个图片,若是,则存入区域信息历史队列Q,若否,则保存在原来的队列中,其中,新队列为下一采集时间点采集的X光图片,旧队列为上一采集时间点采集的X光图片;
S5.判断区域信息历史队列Q中的若干个X光图片的长度均方误差是否小于预设的均方误差阈值,若是,则判定该X光图片显示完整,并将该X光图片存入待匹配数据队列M;
S6.对请求队列P的请求和待匹配数据队列进行比对,若请求队列P中的包裹的到达光电开关的时间T1与待匹配数据队列M中的X光图片的采集时间T之间的差值小于预设时间阈值且该包裹对应的X光图片的预估长度与该X光图片的长度之间的差值小于预设阈值,则判定包裹和X光图片匹配,提取该X光图片,并保存,否则判定包裹和X光图片不匹配,截取当前安检机显示屏的全屏画面,并保存;
S7.重复步骤S6,对待匹配数据队列M进行逐一比对直至结束。
进一步地:步骤S1中所述的估算该包裹对应的X光图片的预估长度的方法为,
S11.将该包裹离开光电开关的时间T2减去该包裹到达光电开关的时间T1,得到该包裹通过光电开关的时间间隔(T2-T1);
S12.将传送带的传送速度V乘以包裹通过通过光电开关的时间间隔(T2-T1)得到包裹的长度;
S13.由于X光图片的长度与包裹的长度成正比,且包裹的长度等于传送带的传送速度V乘以包裹通过光电开关的时间间隔(T2-T1)、传送带的传送速度V恒定,因此,该包裹对应的X光图片的预估长度等于比率R乘以包裹通过光电开关的时间间隔(T2-T1),其中比率R由实际测量得到。
进一步地:步骤S2中所述的采用二值化算法对帧图像的背景点和前景点进行分离包括,
S21.对所有的背景点设为0,所有的前景点设为1,得到二值化矩阵;
S22.对二值化矩阵进行腐蚀膨胀操作,然后进行连通操作,得到前景点最大的轮廓范围,得到包裹的X光图片的区域信息R。
进一步地:步骤S4中所述的对新队列中的X光图片的区域信息R和旧队列中的X光图片的区域信息R进行逐一比较的方法为,
S41.判断新队列中的X光图片的位置和旧队列中X光图片的位置的移动范围是否小于预设的范围阈值,若是,则转入步骤S42;
S42.判断新队列中的X光图片的大小和旧队列中的X光图片的大小的误差是否小于预设的大小阈值,若是,则判定两者是同一个图片,若否,则判定为是新出现的X光图片。
安检过程中物品X光图片采集和匹配装置,包括传送带、安检机、光电开关、采集设备,所述传送带贯穿所述安检机,所述传送带的两侧分别设置有所述光电开关,且所述光电开关位于所述安检机的前方,所述安检机上设置有显示屏,所述采集设备设置在所述安检机的顶部,所述采集设备分别与所述安检机和光电开关建立通信连接。
进一步地:当包裹到达所述光电开关时,所述光电开关输送到所述采集设备的信号为高电平,当包裹离开所述光电开关时,所述光电开关输送到所述采集设备的信号为低电平
本发明的有益效果:
与现有技术相比,本发明通过记录包裹到达光电开关的时间T1及包裹离开光电开关的时间T2,再通过包裹到达光电开关的时间T1和包裹离开光电开关的时间T2估算包裹长度及该包裹对应的X光图片的预估长度,对包裹到达光电开关的时间T1与X光图片的采集时间T之间的差值、及该包裹对应的X光图片的预估长度和X光图片的长度之间的差值进行比对,以判断包裹和X光图片是否匹配,即与包裹进行比对的X光图片是否为该包裹的X光图片,从而实现可适配不同长度的包裹,解决前后多个轮廓相同包裹的匹配问题,准确度高,容易校准,硬件成本较低,同时,适用于安检时堆放多个物品或多个物品杂乱经过安检机的情况,匹配的准确性较高。
附图说明
图1为本发明安检过程中物品X光图片采集和匹配方法的工作流程图;
图2为本发明安检过程中物品X光图片采集和匹配装置的结构示意图。
附图标记说明:1-传送带,2-安检机,3-光电开关,4-采集设备,5-显示屏,6-包裹。
具体实施方式
参照图1,安检过程中物品X光图片采集和匹配方法,包括以下步骤:
S1包裹经传送带传送通过检测区时,记录光电开关检测到的包裹到达光电开关的时间T1及包裹离开光电开关的时间T2,并估算该包裹对应的X光图片的预估长度,保存在请求队列P。
具体的,所述的估算该包裹对应的X光图片的预估长度的方法为,
S11.将该包裹离开光电开关的时间T2减去该包裹到达光电开关的时间T1,得到该包裹通过光电开关的时间间隔(T2-T1)。
S12.将传送带的传送速度V乘以包裹通过通过光电开关的时间间隔(T2-T1)得到包裹的长度。
S13.由于X光图片的长度与包裹的长度成正比,且包裹的长度等于传送带的传送速度V乘以包裹通过光电开关的时间间隔(T2-T1)、传送带的传送速度V恒定,因此,该包裹对应的X光图片的预估长度等于比率R乘以包裹通过光电开关的时间间隔(T2-T1),其中比率R由实际测量得到。
S2.采集设备获取包裹的X光视频,每隔一定时间从X光视频中获取帧图像,采用二值化算法对帧图像的背景点和前景点进行分离,获得X光图片的区域信息R,并记录采集时间T。
具体的,所述的采用二值化算法对帧图像的背景点和前景点进行分离包括,
S21.对所有的背景点设为0,所有的前景点设为1,得到二值化矩阵;
S22.对二值化矩阵进行腐蚀膨胀操作,然后进行连通操作,得到前景点最大的轮廓范围,得到包裹的X光图片的区域信息R。
S3.将同一时间点采集的X光图片及其区域信息R和采集时间T存入同一个队列中,按照位置前后顺序进行排序,并对位置相邻的X光图片进行组合操作。
具体的,位置相邻的X光图片包括x轴和y轴两个方向的X光图片。
S4.对新队列中的X光图片的区域信息R和旧队列中的X光图片的区域信息R进行逐一比较,判断两者是否为同一个图片,若是,则存入区域信息历史队列Q,若否,则保存在原来的队列中,其中,新队列为下一采集时间点采集的X光图片,旧队列为上一采集时间点采集的X光图片。
具体的,所述的对新队列中的X光图片的区域信息R和旧队列中的X光图片的区域信息R进行逐一比较的方法为,
S41.判断新队列中的X光图片的位置和旧队列中X光图片的位置的移动范围是否小于预设的范围阈值,若是,则转入步骤S42;
S42.判断新队列中的X光图片的大小和旧队列中的X光图片的大小的误差是否小于预设的大小阈值,若是,则判定两者是同一个图片,若否,则判定为是新出现的X光图片。其中X光图片的大小包括X光图片的长度和宽度。
S5.判断区域信息历史队列Q中的若干个X光图片的长度均方误差是否小于预设的均方误差阈值,若是,则判定该X光图片显示完整,并将该X光图片存入待匹配数据队列M。
S6.对请求队列P的请求和待匹配数据队列进行比对,若请求队列P中的包裹的到达光电开关的时间T1与待匹配数据队列M中的X光图片的采集时间T之间的差值小于预设时间阈值且该包裹对应的X光图片的预估长度与该X光图片的长度之间的差值小于预设阈值,则判定包裹和X光图片匹配,提取该X光图片,并保存,否则判定包裹和X光图片不匹配,截取当前安检机显示屏的全屏画面,并保存。
S7.重复步骤S6,对待匹配数据队列M进行逐一比对直至结束。
参照图2,安检过程中物品X光图片采集和匹配装置,包括传送带1、安检机2、光电开关3、采集设备4,传送带1贯穿安检机2,传送带1的两侧分别设置有光电开关3,且光电开关3位于安检机2的前方,安检机2上设置有显示屏5,采集设备4设置在安检机2的顶部,采集设备4分别与安检机2和光电开关3建立通信连接。
进一步地:当包裹6到达光电开关3时,光电开关3输送到采集设备4的信号为高电平,当包裹6离开光电开关3时,光电开关3输送带采集设备4的信号为低电平。
上列详细说明是针对本发明可行实施例的具体说明,该实施例并非用以限制本发明的专利范围,凡未脱离本发明所为的等效实施或变更,均应包含于本案的专利范围中。
Claims (6)
1.安检过程中物品X光图片采集和匹配方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1包裹经传送带传送通过检测区时,记录光电开关检测到的包裹到达光电开关的时间T1及包裹离开光电开关的时间T2,并估算该包裹对应的X光图片的预估长度,保存在请求队列P;
S2.采集设备获取包裹的X光视频,每隔一定时间从X光视频中获取帧图像,采用二值化算法对帧图像的背景点和前景点进行分离,获得X光图片的区域信息R,并记录采集时间T;
S3.将同一时间点采集的X光图片及其区域信息R和采集时间T存入同一个队列中,按照位置前后顺序进行排序,并对位置相邻的X光图片进行组合操作;
S4.对新队列中的X光图片的区域信息R和旧队列中的X光图片的区域信息R进行逐一比较,判断两者是否为同一个图片,若是,则存入区域信息历史队列Q,若否,则保存在原来的队列中,其中,新队列为下一采集时间点采集的X光图片,旧队列为上一采集时间点采集的X光图片;
S5.判断区域信息历史队列Q中的若干个X光图片的长度均方误差是否小于预设的均方误差阈值,若是,则判定该X光图片显示完整,并将该X光图片存入待匹配数据队列M;
S6.对请求队列P的请求和待匹配数据队列进行比对,若请求队列P中的包裹的到达光电开关的时间T1与待匹配数据队列M中的X光图片的采集时间T之间的差值小于预设时间阈值且该包裹对应的X光图片的预估长度与该X光图片的长度之间的差值小于预设阈值,则判定包裹和X光图片匹配,提取该X光图片,并保存,否则判定包裹和X光图片不匹配,截取当前安检机显示屏的全屏画面,并保存;
S7.重复步骤S6,对待匹配数据队列M进行逐一比对直至结束。
2.根据权利要求1所述安检过程中物品X光图片采集和匹配方法,其特征在于:步骤S1中所述的估算该包裹对应的X光图片的预估长度的方法为,
S11.将该包裹离开光电开关的时间T2减去该包裹到达光电开关的时间T1,得到该包裹通过光电开关的时间间隔(T2-T1);
S12.将传送带的传送速度V乘以包裹通过通过光电开关的时间间隔(T2-T1)得到包裹的长度;
S13.由于X光图片的长度与包裹的长度成正比,且包裹的长度等于传送带的传送速度V乘以包裹通过光电开关的时间间隔(T2-T1)、传送带的传送速度V恒定,因此,该包裹对应的X光图片的预估长度等于比率R乘以包裹通过光电开关的时间间隔(T2-T1),其中比率R由实际测量得到。
3.根据权利要求2所述安检过程中物品X光图片采集和匹配方法,其特征在于:步骤S2中所述的采用二值化算法对帧图像的背景点和前景点进行分离包括,
S21.对所有的背景点设为0,所有的前景点设为1,得到二值化矩阵;
S22.对二值化矩阵进行腐蚀膨胀操作,然后进行连通操作,得到前景点最大的轮廓范围,得到包裹的X光图片的区域信息R。
4.根据权利要求3所述安检过程中物品X光图片采集和匹配方法,其特征在于:步骤S4中所述的对新队列中的X光图片的区域信息R和旧队列中的X光图片的区域信息R进行逐一比较的方法为,
S41.判断新队列中的X光图片的位置和旧队列中X光图片的位置的移动范围是否小于预设的范围阈值,若是,则转入步骤S42;
S42.判断新队列中的X光图片的大小和旧队列中的X光图片的大小的误差是否小于预设的大小阈值,若是,则判定两者是同一个图片,若否,则判定为是新出现的X光图片。
5.安检过程中物品X光图片采集和匹配装置,其特征在于:包括传送带、安检机、光电开关、采集设备,所述传送带贯穿所述安检机,所述传送带的两侧分别设置有所述光电开关,且所述光电开关位于所述安检机的前方,所述安检机上设置有显示屏,所述采集设备设置在所述安检机的顶部,所述采集设备分别与所述安检机和光电开关建立通信连接。
6.根据权利要求5所述安检过程中物品X光图片采集和匹配装置,其特征在于:当包裹到达所述光电开关时,所述光电开关输送到所述采集设备的信号为高电平,当包裹离开所述光电开关时,所述光电开关输送到所述采集设备的信号为低电平。
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Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115423996A (zh) * | 2022-08-18 | 2022-12-02 | 成都智元汇信息技术股份有限公司 | 基于包裹运动提取包裹图片的方法、电子设备以及介质 |
CN115496889A (zh) * | 2022-08-18 | 2022-12-20 | 成都智元汇信息技术股份有限公司 | 基于rgb图像提取x光图片中包裹图片的方法、设备及介质 |
CN115494556A (zh) * | 2022-08-18 | 2022-12-20 | 成都智元汇信息技术股份有限公司 | 一种基于段落法模糊匹配的包包关联方法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20050232473A1 (en) * | 2004-04-18 | 2005-10-20 | Zhongqiu Liu | Fingerprint verification method and apparatus based on global ridgeline |
US20150207628A1 (en) * | 2013-01-25 | 2015-07-23 | Ralph John Hilla | Restructuring the computer and its association with the internet |
CN110378912A (zh) * | 2019-07-12 | 2019-10-25 | 深圳码隆科技有限公司 | 包裹检测方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备 |
CN110749934A (zh) * | 2019-10-15 | 2020-02-04 | 北京中盾安民分析技术有限公司 | 一种旅检智能通道自动匹配远程集中判读系统及方法 |
-
2021
- 2021-06-01 CN CN202110611195.3A patent/CN114372991B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20050232473A1 (en) * | 2004-04-18 | 2005-10-20 | Zhongqiu Liu | Fingerprint verification method and apparatus based on global ridgeline |
US20150207628A1 (en) * | 2013-01-25 | 2015-07-23 | Ralph John Hilla | Restructuring the computer and its association with the internet |
CN110378912A (zh) * | 2019-07-12 | 2019-10-25 | 深圳码隆科技有限公司 | 包裹检测方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备 |
CN110749934A (zh) * | 2019-10-15 | 2020-02-04 | 北京中盾安民分析技术有限公司 | 一种旅检智能通道自动匹配远程集中判读系统及方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
邱钊鹏;朱运利;刘玉娟;林梦圆;: "危险品实时检测定位的Faster RCNN算法研究", 电子器件, no. 02, 20 April 2020 (2020-04-20) * |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115423996A (zh) * | 2022-08-18 | 2022-12-02 | 成都智元汇信息技术股份有限公司 | 基于包裹运动提取包裹图片的方法、电子设备以及介质 |
CN115496889A (zh) * | 2022-08-18 | 2022-12-20 | 成都智元汇信息技术股份有限公司 | 基于rgb图像提取x光图片中包裹图片的方法、设备及介质 |
CN115494556A (zh) * | 2022-08-18 | 2022-12-20 | 成都智元汇信息技术股份有限公司 | 一种基于段落法模糊匹配的包包关联方法 |
CN115494556B (zh) * | 2022-08-18 | 2023-09-12 | 成都智元汇信息技术股份有限公司 | 一种基于段落法模糊匹配的包包关联方法 |
CN115496889B (zh) * | 2022-08-18 | 2023-09-22 | 成都智元汇信息技术股份有限公司 | 基于rgb图像提取x光图片中包裹图片的方法、设备及介质 |
CN115423996B (zh) * | 2022-08-18 | 2023-09-22 | 成都智元汇信息技术股份有限公司 | 基于包裹运动提取包裹图片的方法、电子设备以及介质 |
Also Published As
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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