CN116309260A - 用于评估货物的平均货盘尺寸和密度的方法 - Google Patents

用于评估货物的平均货盘尺寸和密度的方法 Download PDF

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Abstract

本说明书公开了用于评估货物的平均货盘尺寸和密度的方法，所述方法包括：使用放射摄影源生成所述货物的扫描图像；分析所述扫描图像，以从图像衰减值生成有机体和钢材厚度曲线；针对来自所述货物的背景信号校正所述钢材厚度曲线；使用货物的优化货盘拟合所述有机体和钢材厚度曲线；并且将拟合曲线与已知的货盘数据进行比较。

Description

用于评估货物的平均货盘尺寸和密度的方法
本申请是国际申请日2017年2月13日、国际申请号PCT/US2017/017642 的国际申请于2018年10月22日进入国家阶段的申请号为 201780025169.4、发明名称为“用于检测货物中的危险品和违禁品的系统 和方法”的专利申请的分案申请，其全部内容结合于此作为参考。
交叉引证
本说明书依赖于2016年2月22日提交的题为“Tanker Content Assessment”的美国专利临时申请编号62/298，383的优先权。
此外，本说明书涉及于2015年6月15日提交的题为“X-Ray Inspection SystemThat Integrates Manifest Data With Imaging/Detection Processing”的 美国专利申请编号14/739，329，即，于2012年9月7日提交的同一题目 的美国专利申请号13/606，442的续案并且在2015年8月18日作为美国 专利号9，111，331被公布，而美国专利号9，111，331转而依赖于2011 年9月7日提交的题为“X-Ray Inspection System with Integration ofManifest Data with Imaging/Detection Algorithms”的美国专利临时申请号 61/532，093。通过引证将上述引证申请的全部内容结合在此。
技术领域
本说明书公开了用于扫描对象的系统，并且更具体地，涉及用于检查 识别危险对象和违禁品的油罐、集装箱、以及车辆的内装物的系统。
背景技术
货物集装箱需要在港口及其他入境地点或运输地点进行检查，以评定 内装物的数量、内装物的质量、以及与这些集装箱的内装物相关联的任何 可能异常，包括诸如爆炸物、麻醉药、货币、化学及核武器等违禁品。此 外，使用货物集装箱检查进行货物货单证实。货物货单是伴随货物并且提 供关于货物的重要描述性信息的物理或电子装运单据，包括由运输者或其 表示出具的装货的票据、装运的连署保证和/或收货人、货物描述、量、值、起始点、和/或目的地。
当前安检系统局限于其检测隐藏在货物中的违禁品的能力。标准及先 进的X射线系统也具有检测散装货物中的异常的难度。已经证明，基于计 算断层分析(CT)的系统更适合于检测皮箱(并且最近，大型对象)中的 飞行危险爆炸物的艰难任务。然而，通常采用的CT系统的配置防止将系 统规模扩大至诸如大型货物集装箱、大型滑轨及油罐等长的对象。
由于根据各种材料的原子数进行图像调制的事实，问题被进一步复杂 化，X射线成像系统产生具有黑暗区域的图像是常见的。尽管这些黑暗区 域可能指示异常或存在危险性材料，然而，其也产生关于异常或危险的精 确性质的少量信息。此外，因为对象被叠加，所以通过常规X射线系统产 生的射线照片通常难以进行解释。因此，经过培训的操作人员必须研究并 且解释每个图像，以给出是否存在感兴趣的目标、危险品的意见。尤其当 需要解释大量的该射线照片时，诸如在流通量大的通行点和港口，操作人 员疲劳和分心能降低检测性能。当系统以高吞吐量操作时，即使利用自动 系统，也变得难以遵循保持错误警报数较低的默示要求。
当检查大型并且通常杂乱的货盘、货物集装箱、以及货物运输车辆(诸 如唯一被指定为运输流体液体或干的散货负荷的油罐卡车等)时，这种检 查难度被放大。当前X射线检查系统不能提供油罐中存在的异常的性质的 准确指示，即，在其他指示之中，提供油罐内装物的偷窃和/或稀释的证据。X射线图像自身不足以辨别油罐内的物品的量、类型、以及质量。通常， 需要这些参数来证实与卡车对应的货单或确保不存在正在进行中的偷窃 行为。由此，在检查油罐内装物和证实货单时，存在额外的难度。
除报告油罐内装物的数量和质量之外，需要识别并且报告与油罐内装 物相关联的异常。应注意，所识别的异常也可能是违禁品。
因此，需要提供一种这样一种自动检测系统，即，进一步包括通过更 为有效地仔细检查货物图像而帮助操作人员改进其吞吐量的辅助工具，由 此提高检测和分析速度。此外，需要诸如用于油罐的这些准确自动的内装 物检测和辅助系统作为防止偷窃油罐内装物的装置并且作为质量控制的 工具。该油罐内装物评定可以是货单证实工具并且也可以应用于不使用货 单的情况。该应用可以包括：在预期全部经过的油罐为满或空的检查站使用；确认油罐内装物与预期的内装物一致(例如，内装物是汽油、而非水)； 并且检查指示邪恶意图的、包括对集装箱/油罐的隔间、壁、以及其他内部 做出的可能改造的集装箱内部改造。
还需要包括用于在车辆和货物的非侵入性X射线成像处理中检测存 在的具体违禁品或危险品(诸如货币、毒品、烟草、以及火器等)的辅助 工具的自动检测系统。还需要用于处理放射摄影图像的算法，采用放射摄 影图像表征货物并且提供诸如货物重量和货物尺度等货物配置的评估，以 辅助操作人员检查非法物品。进一步地，需要能够实现检测同一对象 (object)或车辆的连续X射线检查图像之间的差异的检测算法，因此， 可以随着时间或行进的距离跟踪对象或车辆的改变。
发明内容
本说明书公开了一种用于证实集装箱的类型的方法，方法包括：获得 集装箱的扫描图像；并且对扫描图像应用至少一个像素值线积分，以证实 集装箱的类型。
可选地，获得扫描图像包括获得X射线扫描图像。
可选地，应用像素值线积分包括获得扫描图像内的固定位置处的竖直 方向上的像素衰减值。获得像素衰减值可以进一步包括指示集装箱的至少 一个边缘的形状。可选地，方法包括指示至少一个边缘的形状为圆形形状 和直线形状中的至少一种，其中，指示圆形形状证实了集装箱的类型是油 罐并且指示直线形状证实了集装箱的类型是货物集装箱。
本说明书还公开了一种用于证实油罐的内装物的方法，方法包括：使 用X射线扫描仪生成X射线图像；使用所述X射线图像检测油罐内的内 装物的存在；使用所述X射线图像确定油罐的容量；基于所述内装物计算 油罐的满度；并且分析内装物。
可选地，检测存在的内装物包括使用像素衰减值阈值确定油罐内的内 装物的存在。可选地，对于16位规格化的双能量扫描图像的低能信道， 像素衰减值阈值为2500。
可选地，确定油罐的容量包括确定油罐的底部边缘和顶部边缘。可选 地，方法包括确定油罐的内装物的下边缘是否与油罐的底部边缘吻合。可 选地，方法进一步包括使用像素衰减值阈值确定油罐的顶部边缘。可选地， 对于16位规格化的双能量扫描图像的低能信道，像素衰减值阈值为 10000。
可选地，计算满度包括计算内装物相对于油罐的容量的数量。
方法可以包括使用X射线衰减特性分析内装物。
本说明书还公开了一种用于识别货物中的违禁品的方法，方法包括： 使用放射摄影源生成扫描图像；分析扫描图像，以计算所述货物的特征； 使用存储在数据库中的已知违禁品的特征与所述货物的计算特征进行比 较；计算货物特征与违禁品特征的匹配概率；并且当所述概率的值大于阈 值时，确定货物与违禁品匹配。
违禁品可以包括货币、毒品、烟草、以及火器中的至少一种。
本说明书还公开了一种在运载火器的运输工具的放射摄影图像内识 别火器的方法，方法包括：从数据库获得火器的模板图像；使用放射摄影 源生成运输工具的放射摄影图像；将模板图像的一组预定义的特征与放射 摄影图像进行比较，以获得放射摄影图像上包括与预定义的特征匹配的特 征的图像区域；过滤放射摄影图像的所获得的图像区域，以获得一组最终 的图像区域；将该组最终的图像区域分类，以提取图像性质，从而确定指 示火器的存在的一个或多个区域；并且在放射摄影图像上标记一个或多个 区域，以发出警报。
可选地，火器的模板图像是具有最少背景信息并且无杂乱信号的火器 的射线照射图像、或基于运输该火器的运输工具的类型。
运输工具可以是货物集装箱、车辆、拖车、船只、卡车、公共汽车、 以及卡车司机驾驶室中的一种。
本说明书还公开了一种用于评估货物的重量的方法，方法包括：使用 放射摄影源生成所述货物的扫描图像；分析扫描图像，以将图像衰减转换 成有效的有机体和钢材厚度；确定所述货物的原子密度；使用所述扫描图 像生成货物中的各个位置处的材料厚度值和原子密度值；使用材料厚度值 和原子密度值计算所述货物中的给定位置处的重量；并且将所有位置的计 算重量相加，以获得所述货物的总重量。
本说明书还公开了一种用于评估货物中的平均货盘尺寸和密度的方 法，方法包括：使用放射摄影源生成所述货物的扫描图像；分析扫描图像， 以从图像衰减值生成有机体和钢材厚度曲线；针对来自货物的背景信号校 正钢材厚度曲线；使用货物的优化钢材拟合有机体和钢材厚度曲线；并且 将拟合曲线与已知货盘数据进行比较。
本说明书还公开了一种使用同一车辆的连续图像自动检测车辆中的 异常的方法，方法包括：扫描正被检查的车辆，以生成当前扫描图像；从 数据库中识别所述车辆的最近图像，所述图像是历史扫描图像；确定将当 前扫描图像最佳地映射至历史扫描图像的变换；对当前扫描图像和历史扫 描图像的强度曲线应用归一化函数；逐个像素地将所述当前扫描图像的强 度水平与所述历史扫描图像的强度水平进行比较；并且识别表示当前扫描图像中的异常的像素。
在附图及下面提供的细节描述中更为深层次地描述了本说明书中的 上述所述及其他实施方式。
附图说明
应当认识到本说明书中的这些及其他特征和优点，并且当结合所附附 图考虑时，通过参考下列细节描述，这些及其他特征和优点将变得更易于 理解，其中：
图1是根据实施方式的油罐的扫描图像的示图；
图2是示出根据实施方式的评定油罐的内装物的处理的示例性流程 图；
图3示出了油罐的扫描图像的示例性输出；
图4示出了根据本说明书的一个实施方式的使用非侵入性X射线扫描 的分布式检查网络的示例性架构；
图5是呈现在本说明书的实施方式中描述的示例性成像系统的整体系 统架构的示图；
图6示出了如本说明书中描述的系统的一个实施方式中所采用的、用 于服务站(service post)的示例性仪表板；
图7描述了如本说明书中描述的系统的一个实施方式中所采用的、用 于呈现货单信息的示例性接口；
图8示出了如本说明书中描述的系统的一个实施方式中所采用的、用 于数据中心的示例性用户界面屏幕；
图9示出了如本说明书中描述的系统的一个实施方式中所采用的、用 于数据中心的另一示例性用户界面屏幕；
图10是示出根据本说明书中描述的系统的一个实施方式的、用于制 备特征数据库的一个处理的流程图；
图11示出了参考图10描述的、确定正被检查的货物是否与货单信息 匹配的特征数据库的使用；
图12示出了当装运时存在一种以上类型的货物时、使用参考图10描 述的、确定正被检查的货物是否与货单匹配的特征数据库的处理；
图13示出了当前扫描图像如何与来自本说明书的数据库的图像进行 可视比较、以确定货物是否与货单匹配；
图14示出了基于扫描图像将货物分割成个各种货物类型；
图15示出了每一个定位在三维空间的多个方位上的三个不同类型的 放射摄影火器图像；
图16A示出了根据本说明书的实施方式的袭击步枪的示例性模板；
图16B示出了根据本说明书的实施方式的手枪的示例性模板；
图17是示出根据本说明书的实施方式的高级图像处理方法的步骤的 流程图；
图18A是包括定位遍及各个方位的火器的货物集装箱的示例性放射 摄影图像；
图18B示出了根据本说明书的实施方式的、包括标记有多个最大稳定 极值区域(MSER)特征的示例性火器模板；
图18C示出了根据本说明书的实施方式的包括标记有多个MSER特 征的图18A中的射线照射图像；
图18D示出了根据本说明书的实施方式的、通过比较图18C中标记 的MSER特征与图18B中标记的这些特征而获得的示例性图像；
图18E示出了根据本说明书的实施方式的、具有表示加速稳健特征 (SURF)的标记的图18A中的射线照射图像；
图18F示出了根据本说明书的实施方式的、应用过滤方法之后的图 18D中所示的射线照射图像的过滤型式；
图18G示出了根据本说明书的实施方式的、应用标记箱之后的货物集 装箱的射线照射图像；
图19示出了可以应用本说明书的方法的示例性移动检查系统；
图20示出了可以使用用于自动检测偷窃品和违禁品的本说明书中的 方法的部署模式的示例性移动检查系统；
图21是示出根据本说明书中描述的系统的一个实施方式的检测货币 的方法的流程图；
图22是示出根据本说明书中描述的系统的一个实施方式的、制备特 征数据库的一个处理的流程图；
图23示出了参考图22描述的、确定正被检查的货物是否运载具体的 违禁品的特征数据库的使用；
图24示出了空的集装箱证实工具的使用的示例性情况；
图25A示出了一致的货物的实施例；
图25B示出了非一致的货物的实施例；
图26示出了周期性货物的异常检测的示例性情况；
图27示出了按货盘计数的示例性图像；
图28示出了根据本说明书的一个实施方式的、扫描图像如何与来自 数据库的图像进行可视比较、以确定货物是否与货单匹配；
图29是示出根据一个实施方式的自动危险检测的方法的流程图；
图30A示出了通过检查系统获取的车辆的历史图像；
图30B示出了图30A中的车辆的当前图像；
图30C示出了车辆的历史图像与当前图像之间的差异；
图30D示出了所获取和处理的图像中的违禁品；
图30E示出了具有标记用于显示的违禁品物品的图像；
图31示出了根据本说明书的一个实施方式的操作人员界面的示例性 屏幕；
图32示出了如何使用当前车辆图像与历史车辆图像识别车辆结构随 着时间的改变；
图33示出了用于识别货物内装物随着行进距离的改变的车辆图像的 使用；
图34示出了用于识别货物内装物随着行进距离的改变的车辆图像的 使用的另一实施例；
图35是示出根据一个实施方式的通过评估货物重量而表征货物的示 例性方法的流程图；
图36是示出根据一个实施方式的通过评估货盘尺寸和密度而表征货 物的示例性方法的流程图；
图37示出了根据一个实施方式的货物集装箱的扫描图像；
图38A是示出作为衰减计数的函数的钢材厚度的线性拟合的图表；
图38B是示出预测作为衰减计数的函数的钢材厚度时的准确性的图 表；
图39A示出了沿着检测器阵列的不同位置处的3.5"厚钢材的衰减的示 例性绘图；
图39B示出了沿着检测器阵列的不同位置处的7"厚钢材的衰减的示 例性绘图；
图40示出了示例性的一致货物的扫描图像；
图41示出了根据一个实施方式的具有背景校正的货物衰减(表面密 度)图表；
图42是示出根据一个实施方式的使用货物的单一货盘和两个货盘的 衰减曲线的拟合的图表；
图43是示出示例性货物的内装物的衰减曲线的拟合的汇总的表格；
图44示出了如何从检测器阵列中的各个检测器获得的衰减曲线推断 出货盘的位置和几何形状；
图45示出了根据一个实施方式的使用本方法的另一示例性集装箱扫 描图像；
图46示出了根据一个实施方式的与图45中的衰减曲线对应的货物集 装箱中的钢板的推断位置与方位；
图47示出了货物集装箱中的烟草的示例性双能量扫描图像；并且
图48是示出根据本说明书的一个实施方式的选择材料的元素组成的 表格。
具体实施方式
本说明书面向多个实施方式，为了能够使得本领域普通技术人员实现 发明，提供了下列公开。本说明书中所使用的语言不应解释为对任意一个 具体实施方式的整体否定或不应用于限制权利要求书超出此处使用的术 语的含义。在不背离本发明的实质和范围的情况下，此处限定的一般性原 理可以应用于其他实施方式和应用。此外，所使用的术语和措词用于描述 示例性实施方式之目的并且不应被视为限制。由此，本发明与涵盖和所公开的原理和特征相符合的多个替代、改造、以及等同物的最宽范围一致。 出于清晰之目的，为了不使得本发明不必要地模糊，未详细描述与本发明 有关的技术领域中已知的、与教导材料有关的细节。在本申请的描述和权 利要求书中，措辞“包括(comprise)”、“包括(include)”、以及“具有”、 及其形式各自不一定必须局限于与措辞相关联的列表中的元件。
此处应注意，除非另有明确指示，否则，任意其他实施方式可以使用 并且实现所描述的与具体实施方式相关联的任意特征或部件。
应注意，通过包括运行可以远程或本地存储在非易失性存储器中的多 个编程指令的至少一个服务器的运算架构(computing architecture)实现了 此处描述的全部处理和方法。使用与运算架构处于有线或无线数据通信的 客户端设备上显示的图形用户界面可以运行或扩展编程指令。
在一个实施方式中，本说明书公开了一种用于报告油罐内装物的数量 和质量、并且用于识别和报告与油罐内装物相关联的异常的方法。异常可 能是邪恶意图的指示，从而致使需要检查预期为空或满的货物集装箱、确 认货物内装物是否与其预期的内装物一致；并且检查包括对集装箱/油罐的 隔间、壁、以及其他内部做出的可能改造的集装箱内改造。所识别的异常 可能是违禁品。异常还可能是难以检测的、发生油罐内装物的偷窃和/或稀释的证据。在一些实施方式中，方法使用通过非侵入性X射线成像技术获 得的、正被检查的油罐的扫描图像。这允许操作人员或检查人员快速确定 并且证实当前正被检查的油罐的内装物。
在一个实施方式中，分析基于X射线的检查系统在扫描处理中生成的 图像，以获得诸如货币、火器、烟草、或毒品等具体违禁品或危险品的具 体特征和参数特性。针对放射摄影图像中的具体禁止物品的自动识别，采 用了各种操作人员辅助工具。在一个实施方式中，本说明书中描述的系统 对图像自动应用检测算法，并且如果检测到被扫描的对象中存在非法物 品，则向操作人员提供警报。
在另一实施方式中，本说明书公开了一种基于随着时间对车辆的X射 线图像的处理和比较而自动进行危险检测的方法。在一个实施方式中，本 系统提供了一种检测同一车辆的连续X射线检查之间的差异的自动装置。
在另一实施方式中，本说明书公开了一种通过提供对诸如作为位置或 长度、货盘尺寸、以及密度的函数的货物重量等货物配置的评估而表征货 物的方法。本说明书公开了多个实施方式。为了能够使得本领域普通技术 人员实现本发明，提供了下列公开。本说明书中使用的语言不应被解释为 对任意一个具体实施方式的整体否定或用于限制权利要求书超出此处使 用的术语的含义。在不背离本发明的实质和范围的情况下，此处限定的一般性原理可以应用于其他实施方式和应用。此外，所使用的术语和措词用 于描述示例性实施方式之目的并且不应被视为限制。由此，本说明书与涵 盖和所公开的原理和特征相符合的多个替代、改造、以及等同物的最宽范 围一致。出于清晰之目的，为了不使得本发明不必要地模糊，未详细描述 与本发明有关的技术领域中已知的、与教导材料有关的细节。
本领域普通技术人员应当认识到，本申请中描述的特征能够在任何计 算平台上操作，包括但不限于：膝上型电脑或平板电脑、个人计算机、私 人数据助理、手机、服务器、嵌入式处理器、DSP芯片或能够运行编程指 令或代码的专用成像装置。
应进一步认识到，平台通过使用一个或多个处理器运行存储在一个或 多个非易失性存储器中的多个编程指令提供在本申请中描述的功能并且 通过与一个或多个有线或无线网络进行数据通信的收发器提供和/或接收 数据。
应进一步认识到，每个计算平台均具有能够发送并且传输数据的无线 和有线接收器和传输器、能够处理编程指令的至少一个处理器、能够存储 编程指令的存储器、以及包括用于执行此处描述的处理的多个编程指令的 软件。此外，编程代码能够被编译(预编译或“及时(jest-in-time)”编译) 成在单一计算机上运行的单一应用，或分布在本机操作或彼此远距离操作 的若干个不同的计算机中。
在实施方式中，应用实现了在本说明书中公开的方法。在实施方式中， 将应用程序与部署在检查站或服务站的X射线检查/检测系统集成。在一 个实施方式中，经由应用程序输入货单数据。在其他实施方式中，应用程 序处理与货单数据无关的检测数据。在一个实施方式中，应用程序在分布 式网络的框架内工作，其中，图像检测的一点连接至图像分析的一个或多 个点，因此，操作人员能够分析货物的X射线图像。当分析了X射线图 像时，通过与X射线系统集成的应用自动通知执行非侵入性X射线扫描 的服务站。这允许服务站操作人员做出释放货物或扣留货物做进一步检查 的决定。
此处应注意，除非另有明确指示，否则，任意其他实施方式可以使用 并且实现所描述的与具体实施方式相关联的任何特征或部件。
在实施方式中，本说明书中的系统提供使得图像检查处理更为高效和 有效的若干自动化工具。这些工具为图像操作人员分析图像而识别油罐并 且确定其数量和类型时提供帮助。由于其形状并且因为被设计成运载液化 的负荷、干的散货货物、或气体，所以油罐与任意其他货物集装箱不同。 油罐通常、但并不总是圆柱形状并且水平放置。通过卡车(一起被称之为 油罐卡车)、或通过导轨能够运输油罐。图1示出了作为油罐卡车的一部 分的油罐的示例性扫描图像100。通过范围为1MV至9MV的双能量传输 系统可以获得扫描图像(如图像100)。在一些实施方式中，可以使用具有 多视角的传输系统获得扫描图像。当与其他扫描图像(诸如图13和图14 中示出的连续图像等)相比较时，与其他容器的直边缘不同，所示的油罐 具有圆边缘102。由于能够运输各种各样的物品，存在油罐的许多变形。 油罐卡车往往较大；其可以隔离或非隔离、加压或非加压、并且被设计成 用于单一或多个负荷(通常在其罐中进行内部划分)。
本说明书中的实施方式描述了用于评定油罐或油罐卡车的内装物的 示例性方法和系统(以下也被称之为“油罐”)。
图2是示出根据实施方式的评定油罐的内装物的处理的示例性流程 图。在实施方式中，通过评定油罐的内装物的算法(诸如软件算法等)使 用所描述的处理。在执行非侵入性X射线扫描的点和执行图像分析的点中 的一个或多个处可以实现算法(参考图4)。在202中，将扫描图像呈现给 算法。扫描图像可以是X射线扫描图像。在使用对象形状、尺寸、长宽比、 以及图案的第一子步骤中，可以执行油罐识别，以从处理中排除汽车、轻 型卡车、大篷车、或任意其他类型的车辆(货物集装箱和油罐除外)。其 余图像可以是集装箱或油罐。在第二子步骤中，对于在第一子步骤中剩余 的扫描图像，可以应用线积分，以通过区分其与货物集装箱而识别所存在 的油罐。
如讨论的，与集装箱的直边缘相反，油罐与集装箱的区别特征是油罐 具有圆边缘。应用像素值积分技术能区分油罐与集装箱。在实施例中，对 于图像，如果f(x，y)表示位置(x，y)处的像素的衰减值，则∫f(x，y) dy提供沿着y方向观察的位置x处的衰减值的和。通过生成整个图像的这 些竖直线积分，能够识别圆的边缘和直的边缘，以分别建立油罐或货物集 装箱的存在性。图3示出了具有圆边缘的油罐302和具有直边缘的集装箱 304的扫描图像的示例性简化算法输入。沿着其竖直边缘求集装箱304的 扫描图像的积分产生了与集装箱的直边缘对应的尖峰307。形状与从油罐 的扫描图像的端部的积分而获得的306不同，从而导致油罐302的圆边缘。 对于做决定的处理，如果最大线积分结果(即，衰减值的和的最大值)超 过230000，则可以确定对象不是油罐。如果最大积分结果落在100000与 230000之间，如果诸如并且并不局限于对象高度、竖直尺度、以及边缘之 间的水平距离等其他因素与油罐几何形状相符合，则可以确定运输工具是 油罐。在可替代的实施方式中，可以使用感兴趣的区域的二进制图像替代 图像的传输值。
再次参考图2，在204中，分析并且检测在202中识别的油罐的内装 物。在实施方式中，基于图像梯度的量级，使用流域(watershed)分割方 法将输入图像分割成有意义的物理对象。在实施方式中，满足预定义的衰 减阈值的最大对象可以表示油罐内装物。在实施方式中，使用从低能信道 生成的16位规格化的双能量图像测量的对象的2500积分结果的衰减阈值 确定油罐中存在的内装物。所识别的最大对象(内装物)的顶部边缘可以 表示内装物水平。如果所识别的最大对象(内装物)不能满足或超过衰减 阈值，则油罐可以被视为空的。
一旦完成204并且检测油罐具有内装物，则在206中检测油罐的容量 (或容积)。油罐内的内部空间的底部边缘可以与油罐的内装物的下边缘 相吻合。在实施方式中，通过从油罐内装物的顶表面向上搜索(searching) 可以确定油罐的顶部边缘。在实施方式中，如果像素值在预定的阈值水平 内，则可以确定油罐的顶部边缘。在实施方式中，通过使用从低能信道生 成的16位规格化的双能量图像，而使用阈值传输像素值确定油罐的顶部 边缘。如果像素值大于阈值，则确定像素不是油罐的顶部边缘的一部分， 并且算法可以继续搜索顶部边缘。
在208中，在确定油罐的顶部边缘和底部边缘之后，通过识别油罐的 内装物的顶表面相对于油罐的内(顶部和底部)边缘的位置可以计算油罐 的相对满度。
从其货单中可以获得对油罐类型的认知或描述油罐的任何其他信息。 可以使用认知将油罐的相对满度映射至其容量(绝对容积)。可替代地， 通过逐个观察油罐的内部特性和外部特性(对具体油罐类型具有唯一性) 可以识别油罐类型。可以采集关于各种油罐类型和各个满度水平的校准数 据来训练算法并且证实所计算的绝对容积的准确性。
在一些情况下，在油罐的扫描图像的扫描和获取处理中，油罐内装物 中可以存在表面水平紊乱。需要该紊乱的特性来评估可接受的精度、内装 物的相对或绝对容积。
在210中，可以分析油罐的内装物的材料。在实施方式中，在两次穿 过油罐的侧壁之后，通过平坦的2D检测器阵列捕获的x射线可以扫描油 罐的图像。因此，穿过油罐的每个辐射射束的测量衰减可以随着油罐的高 度而改变。衰减是其从油罐的出射点和油罐内的内装物的量的函数。根据 本说明书的实施方式，算法将表征x射线衰减曲线作为高度、感兴趣的内 装物类型、各种油罐类型、油罐中存在的内装物的量、所占据的油罐的百 分比、以及任何其他信息的函数。可以使用校准数据对表征处理建模，并 且证实表征处理的准确性。在实施方式中，校准数据以诸如但不限于不同 液体类型(普通汽油、优质汽油、柴油燃料、水、或油罐内装载的任何其 他类型的液体、固体、或气体类型)的各个百分比填充水平(例如，5％ 的增量)的扫描等经验数据为基础。可以使用这些图像的特性与扫描图像 进行比较并且进一步精炼检测结果。
对于高能量x射线和低能量x射线，测量的衰减值可以与内装物的不 同深度相关联、而与有关无关。因此，可以使用测量的衰减值确定被隔离 的内装物的衰减性质。一旦确定内装物的衰减值，则能生成微米比、微米 差、以及有效的原子数值。在实施方式中，
Mu比＝Log(HE)/Log(LE)；并且
Mu差＝Log(HE)–Log(LE)；
其中，LE是扫描图像的规格化低能量信道的像素值，HE是扫描图像 的规格化高能量信道的像素值，并且Log是自然对数。
可以使用该信息区分内装物类型，诸如，区分水与汽油、并且区分一 种类型的燃料等级与另一种类型的燃料等级。在实施方式中，示出了油罐 的内装物的表面紊乱随着内装物的类型而改变。在这种情况下，可以使用 扫描图像中的紊乱特征识别内装物的类型。
在实施方式中，在图1至图3的上下文中描述的油罐内装物评定是部 署在港口、边境、以及其他类型的检查哨所的分布式检查网络的一部分。 图4示出了使用在各个实施方式中公开的非侵入性X射线扫描的示例性分 布式检查网络的架构。系统架构的部件被描述为如下：
服务站与区域中心
参考图4，服务站401是执行非侵入性X射线扫描的点。应注意，本 发明的系统和方法中可以采用一种示例性的扫描和检查系统，但不限于 Rapiscan Eagle移动检查系统。可以采用用于检查货物、货物集装箱、以 及其内装物的任意合适系统。因此，全部被委托给本发明的代理人的美国 专利申请号12/780，910、13/370，941、13/548，873、13/532，862、13/168， 440、13/175，792、13/433，270、13/281，622、13/108，039、12/675， 471、12/993，831、12/993，832、12/993，834、12/997，251、12/919， 482、12/919，483、12/919，484、12/919，485、12/919，486、12/784， 630、12/784，465、12/834，890、13/009，765、13/032，593、13/368， 178、以及13/368，202表示了本发明中可以采用的各种系统并且通过引证 将其全部内容结合在此。此外，全部被委托给本发明的代理人的美国专利 号5，638，420、6，542，580、7，876，879、7，949，101、6，843，599、 7，483，510、7，769，133、7，991，113、6，928，141、7，517，149、7，817，776、7，322，745、7，720，195、7，995，705、7，369，643、 7，519，148、7，876，879、7，876，880、7，860，213、7，526，064、 7，783，004、7，963，695、7，991，113、8，059，781、8，135，110、 8，170，177、8，223，919、以及8，243，876表示了本发明中可以采用 的各种筛选系统(screening system)并且通过引证将其全部内容结合在此。
服务站401进一步包括至少一个并且优选地一组非侵入性检查(NII) 服务器411，服务站通过非侵入性检查(NII)服务器411与系统的其他部 件对接。在扫描之后，负责控制或操作服务站401的操作人员能证实通过 非侵入性X射线扫描产生的X射线图像是否足以具有有效分析的质量。 在一个实施方式中，在区域中心402处执行图像分析。在一个实施方式中， 如果图像不完整、或被破坏、或变黑(来自衰减货物)、或通过任何方式 而不可接受，服务站操作人员可以请求重新扫描。在扫描与分析之间的时 间结束并且卡车仍可用的情况下可能发生这种情况。在实施方式中，在服 务站401和区域中心402中的一个或两个处实现了图1至图3中公开的应 用。
服务站401处的服务器411包括标准的非侵入性检查软件。当将要扫 描车辆时，服务站处的软件查询接收指令、路由信息、或任何其他数据的 预测性或路由软件应用403，以识别用于分析的目标区域中心。区域中心 402包括至少一个服务器421和检查监控器422。当在服务站401处生成 新的X射线图像时，根据从软件应用403接收的路由信息，将新的X射线图像从服务站401向前传输至定位在区域中心402处的服务器421，以 供定位在该区域中心处的检查操作人员分析及后续存储。应认识到，在实 施方式中，区域中心402与服务站411在地理位置上彼此远离。
在一个实施方式中，经由预测性或路由软件403将图像分配至区域中 心和/或位于区域中心内的操作人员，但是，仅在完成图像传输之后分配该 工作。在一个实施方式中，为了使得数据传输活动流线化，在完全生成图 像之前，预测性软件403将图像分配至区域中心402。
在一个实施方式中，在操作人员由于诸如PC故障、注销等而变得不 可用的情况下，通过预测性软件403自动选择本地区域中心402中的另一 操作人员。
进一步地，在出现传输错误的情况下，系统将回退至可替代的区域中 心。在一个实施方式中，对图像进行缓冲，直至中心恢复在线。
在一个实施方式中，每个X射线检查图像均与GUID(全球唯一标识 符)相关联，即，所有系统中的唯一ID。GUID用于将每个图像与其具体 的货单数据相关联。在一个实施方式中，在扫描时，识别信息(诸如，牌 照、CCTV图像等)也与GUID相关联。在一个实施方式中，GUID是以 十六进制显示的128位数字。如果需要，可以将该信息传输至区域中心处 的检查操作人员。
当分析X射线图像和(可选地)货单数据时，通过来自此处被称之为 CertScan 405的软件应用程序的数据传输自动通知执行非侵入性X射线扫 描的服务站401。CertScan应用程序程序向服务站401处的操作人员提供 这样一种界面，即，向操作人员显示在服务站处执行的全部非侵入性X射 线扫描的滚动状态、以及允许服务站401释放货物或扣留货物做进一步检 查的相关数据。在一个实施方式中，相关数据包括牌照号、工序号、以及 扫描结果。CertScan 405应用程序系统还可以负责输入与被扫描的货物或 车辆相关联的货单数据。在一个实施方式中，货单数据可以来自若干形式 中的一种或多种，诸如但不限于a)货单的硬拷贝；b)自有并且连接至客 户数据库的计算机；或c)CertScan 405直接访问的客户数据库。所供应 的货单数据的格式取决于客户、以及其本地要求和规定。
预测性软件403
预测性软件403操作为最佳地平衡多个区域中心与操作人员之间的图 像分析的负荷分布。预测性软件403处理来自多个区域中心和服务站连接 器的元数据，以分析并且预测图像到操作人员的最佳分布。例如，预测性 软件403使用有关检查队列长度、工作负荷、争用时间、以及改变程度 (varying degrees)的随机化因素的历史元数据向区域中心和各个操作人 员分配工作。
记录并且证实
在处理的各个改变阶段，系统针对通过X射线扫描操作人员和X射 线图像检查分析人员执行的每个动作提供本地化和中心化的记录、审计、 以及清算。在数据中心404处，可以提供中心化记录。在处理的全部步骤 处理中，从扫描、通过检查至搜索，系统提供关于每次非侵入性X射线扫 描和X射线图像检查分析的工作的日志(journal)。
检查执行力与度量标准
在一个实施方式中，系统记录了若干X射线图像检查度量标准，诸如， 图像覆盖范围、所使用的工具、检查的平均时间、以及待审时间(time pending，待定时间)、以及其他变量等。这些度量标准能产生关于操作人 员/图像分析人员的信息，诸如，使用什么工具(例如，缩放比例、对比度、 亮度、以及其他参数)、分析图像花费多长时间、和/或使用工具分析图像 的哪一部分。因此，该信息能应用于测量操作人员的注意力和勤奋度。例 如，可以针对每个X射线图像检查分析人员内审查该信息，并且用于训练、 内审查、以及执行力评估。在一个实施方式中，可以定量地测量检查度量 标准并且分配最小值和最大值，由此，可以评估操作人员的执行力。
除有助于评定分析人员的熟练程度之外，数据记录还允许评定区域中 心的检查流量和执行分析的速度。
在一个实施方式中，如果需要，系统提供关于目标用户的二次X射线 图像检查来以获得图像的百分比。在特定情况下，如果需要，重复X射线 图像检查处理两次来获得交叉校验结果。在各个实施方式中，出于质量和 训练之目的，可以将二次X射线图像检查分配给纯随机的X射线图像扫 描操作人员、或指定的工作站。直至完成两次检查，才将最终的X射线图 像检查结果发送至服务站。如果任意结果是“可疑的”，则将记录可疑结 果并且标记任何不同意见。
在一个实施方式中，可以将训练图像插入到工作流中，以将可疑图像 作为其标准工作负荷的一部分传递给操作人员。然后，在X射线扫描操作 人员未获知差异的情况下，系统从这些图像对结果进行仔细地分割。这允 许操作人员进行不连续和即兴训练。
如果将可疑发现传送回至服务站，操作人员则能选择手动打开并且搜 索可疑货物。在一个实施方式中，系统允许操作人员记录关于手动搜索处 理的详细注释(detailedcomment)，从而能够向训练人员提供关于可疑货 物的有用信息和有用反馈。
CertScan软件应用405
仍参考图4，CertScan应用程序405的主要目标是明确提供使得非侵 入性X射线图像分析检查人员快速确认当前正被检查的货物集装箱或轻 型车辆的内装物的货单信息。应用405可以在应用程序服务器451上运行 并且可以与主机数据库452对接。在一个实施方式中，通过诸如EDI(电 子数据交换)、网络服务、或货单文件的OCR扫描等任意合适的方式可以 将CertScan应用程序405提供的货单信息及有关数据输入至主机数据库 452中。这些来源提供的货单信息可以包括但不限于下列数据元素：
·集装箱编号
·到达日期
·航线
·装货编号单据
·起点港口
·出口商
·收货人
·集装箱货单
除在安检检查中使用之外，可以使用在CertScan应用程序数据库452 中捕获的额外有关数据进行内部统计分析、财务预测、以及运作报告。在 一个实施方式中，应用405生成各种报告，包括与货物集装箱和轻型车辆 的预期到达日期有关的日、周、以及月数据、以及关于所扫描的实际货物 集装箱和轻型车辆的数据。在一个实施方式中，所捕获的数据进一步包括 诸如在各个地点扫描的集装箱的编号、分析扫描所花费的平均时间、无支 持数据的扫描、有危险品和无危险品的扫描编号等信息。在一个实施方式 中，在用户界面(此处被称之为“仪表板”)上实时提供该数据。
在一个实施方式中，CertScan系统405的使用延伸至通过在线客户门 户或电子数据交换提供报告。此外，CertScan 405还可以延伸至提供用于 支持“云”类型解决方案的网络服务。在一个实施方式中，网络服务包括 获得货单数据并且公布或传输扫描结果、以及所标注的任何异常。这些附 加特征全部是安检扫描系统的增值服务。由此，通过CertScan应用程序 405提供的报告可以与通过扫描软件产生的x射线图像(JPG)耦合，以 创建组合的报告包。可以将这些报告提供给客户供其自己分析和审计。
图5是呈现根据本发明的一个实施方式的CertScan应用程序500的整 体系统架构(如图4中的405所示)的示图。用于运行CertScan应用程序 500的硬件可以包括应用服务器501和主机数据库502。CertScan应用程 序500可以将货单数据提供至区域中心503，操作人员可以结合扫描的X 射线图像使用货单数据来分析并且确定货物或轻型车辆的部署。在一个实 施方式中，每个区域中心均具有向分析人员显示准备用于分析的全部非侵 入性X射线扫描的图形用户界面(GUI)-CertScan应用程序仪表板或 CertScan仪表板。图像分析人员使用CertScan应用程序仪表板可以选择X 射线图像进行分析。在选择时，CertScan仪表板可以显示货物和/或轻型车 辆货单数据、以及其X射线图像。一旦确定判断，图像分析人员则可以将 与CertScan应用程序500相关联的结果记录在数据库中。然后，服务站 504处执行X射线扫描的CertScan仪表板可以更新结果。结果允许服务站 操作人员采取释放或扣留货物和/或轻型车辆做进一步检查的适当措施。
如之前提及的，扫描图像打包有元数据并且从服务站504被发送至数 据中心505和区域中心503。元数据还可以被处理并且加载至CertScan主 机数据库502中。在一个实施方式中，扫描图像和元数据被一起打包成扫 描交易文件506(扩展名为‘.stf’)，以易于在服务站504、区域中心503、 数据中心505、以及CertScan应用程序数据库502之间通信。在一个实施 方式中，元数据包括诸如扫描时间、操作人员ID、以及是否需要重新扫 描等信息。该数据可有助于在建立传输图像和分析扫描所需的时间。该信 息还能够使得工作质量监控和统计报告。
在一个实施方式中，CertScan主要应用程序可以是寄存在数据中心 505中的基于网络的应用程序。数据中心中的CertScan仪表板可以显示所 执行的全部非侵入性X射线扫描与全部区域中心的信息、以及全部状态信 息。数据中心还可以用在全部X射线图像的存储位置。
在一个实施方式中，CertScan应用程序500与网络服务507在外部集 成，从而用于生成之前描述的报告。在一个实施方式中，CertScan应用程 序500与检查软件集成，以提供用于有效的非侵入性X射线检查的全面性 解决方案。
货单数据的采集
如上所述，货单数据来自于若干形式中的一种或多种，诸如但不限于 a)货单的硬拷贝；b)自有并且连接至客户数据库的计算机；或c)CertScan 应用程序500直接访问的客户数据库。在一个实施方式中，CertScan应用 程序500接受多种格式的货物和轻型车辆货单数据，包括但不限于：
·电子数据交换
·格式化数据文件(固定宽度或XML)
·运输管理系统界面
·2D条形码读取器
·货单文件
可以优选诸如格式化数据文件的电子数据交换(EDI)等某些方法， 以便于在货物到达之前将数据快速输入至CertScan主机数据库502中。当 使用EDI获取由客户提供的货物集装箱和/或轻型车辆时，通过输入格式 化平面文件可以完成数据集成。在实施方式中，应用500被设计成支持货 运管理系统(Freight Management Systems)(FMS)标准、网络服务、或 清淡文件的OCR扫描广泛接受的其他数据交换格式。本领域技术人员应 当认识到，系统可以被配置为接受额外或其他形式的货单输入。
在一个实施方式中，可以使用缺少的货单信息检测除其他违禁品之外 的诸如武器、核材料等隐藏的隔间和违禁品。更具体地，在一个实施方式 中，不完整或通过其他方式而不充分的货单信息指示需要进一步检查的货 物。
由此，在一个实施方式中，本说明书包括用于自动并且快速检测所存 在的高原子数(高Z)材料的系统和方法，诸如核材料、核武器、屏蔽由 该材料以及放射性分散设备发射的辐射时所使用的、能防止其被放射检测 器检测到的屏蔽材料等。本说明书还包括由于其价值而在货物中被走私的 其他类型的高Z材料的检测，诸如，黄金和铂金金块、以及装载高Z材料 的艺术品和古文物等。
因此，有利地，本说明书采用了使用诸如材料密度、质量吸收系数、 以及尺度等物理性质确定货物中是否存在高Z材料的危险检测算法。
危险检测方法和算法需要短得多的分析时间并且由此与常规系统相 比较而允许更高的系统吞吐量，对于高度衰减的对象，常规系统要求检查 人员手动内审查图像或货物。例如，如果识别高度衰减的多个对象，检查 人员则需要使用计算机和诸如鼠标等输入设备对各个对象进行对比度增 强。然后，通过使用计算机选择对象内的感兴趣的区域并且评估平均衰减 (或传输)值，可以评估每个对象的总衰减(或传输)值。以反映货物沿 着X射线路径的总衰减(或传输)。在能够评估对象的净衰减(或传输) 之前，不得不分析周围背景材料的衰减(或传输)。然后，为了生成对象 的平均净衰减(或传输)，必须从总的衰减中减去背景信息(或添加至传 输中)。最后，检查人员必须测验对象的形状和尺寸、并且将这些评估与 评估的净衰减(或传输)组合、以得出对象是否表示危险的结论。对于每 个对象，不得不重复该程序，并且因此，如果准确地执行，该程序将是非 常耗时的程序。
在一个实施方式中，首先，本说明书中描述的危险检测处理通过在计 算平台上接收来自X射线成像系统的对象的放射摄影图像而操操作，X射 线成像系统通常包括定位成与检测器阵列相对或远离检测器阵列的辐射 源。由辐射源和检测器阵列接壤的区域的至少一部分是检查区域，被检查 的货物经过检查区域，或货物定位在检查区域内。在一个实施方式中，筛 选系统(screening)获取原始图像，然后，通过此处描述的方法处理原始 图像。X射线成像系统与计算平台以有线或无线方式进行电通信。然后， 危险检测算法执行第一等级分析，以通过测量物理属性的数量生成第一 “可疑对象”二进制图。使用初始二进制图上的各个区域作为电子化地显 露用于分析的X射线放射摄影图像的一部分的掩模，包括其周围的背景衰 减(或传输)和诸如衰减、尺寸、以及形状等物理特性。然后，确定该区 域或部分是否能表示高Z对象。该决定处理产生第二二进制图，该第二二 进制图高亮表示潜在高Z危险品的这些区域。
在使用本说明书的方法中的危险检测方法和算法时，对于确定为不具 有任何可疑对象的货物，危险或非危险确定时间的范围通常小于一秒，并 且对于具有感兴趣的多个对象或区域的货物，危险或非危险确定时间的范 围通常小于近似5秒。通过引用将题为“Systems and Methods for Automated，Rapid Detection of High Atomic NumberMaterials”的美国专 利申请号12/780，910的全部内容结合在此。
用于实时更新的仪表板
如之前提及的，通过此处被称之为“仪表板”的GUI，CertScan应用 程序500实时提供数据。在实施方式中，在系统的三个部件(服务站、区 域中心、以及数据中心)的全部或组合中运行CertScan仪表板。在一个实 施方式中，CertScan仪表板显示非侵入性X射线扫描的滚动列表，具有在 三个位置中的每个位置适当的数据元素。
在一个实施方式中，CertScan应用程序控制全部X射线图像货单数据 的流程，以确保全部的三个部件具有完成其操作所必须的内容和数据。
服务站仪表板
图6示出了由CertScan应用程序提供的服务站的示例性GUI(仪表 板)。该GUI具有向服务站操作人员提供有助于确定是否释放或扣留所扫 描的货物、以做进一步的检查的最佳信息的目标。参考图6，服务哨所仪 表板上显示的数据可以包括集装箱ID编号601、扫描开始时间602和扫 描结束时间603、区域中心的图像和数据的分析的开始时间604和完成时 间605、由区域中心传达的状态(结果)606、以及来自区域中心分析人员 的注释607(如有)。在一个实施方式中，可视并且通过彩色编码指示状态 或结果606。由此，例如，绿色606a可以指示“准备清除(cleared)”，红 色606b可以指示需要手动或可视检查，蓝色606c可以指示“正在分析”， 并且黄色606d可以表示已经“清除”。
定位在服务站处的CertScan仪表板不需要显示关于哪一区域中心执 行X射线图像分析或执行分析的图像分析人员的识别的任何信息。
区域中心仪表板
该CertScan仪表板旨在向区域中心图像分析人员提供需要针对潜在 的危险品或违禁品快速并且有效地分析X射线图像的信息、并且能够使得 分析人员记录图像检查的结果。
图像分析人员使用CertScan仪表板选择易于分析的X射线扫描。定 位在区域中心处的CertScan仪表板不可以显示关于哪一服务站执行非侵 入性的X射线扫描或执行X射线扫描的服务站操作人员的识别的任何信 息。
在一个实施方式中，用于图像分析人员的CertScan应用程序界面被设 计成易于使用并且以这样一种方式提供货单信息，即，使得分析人员评估 货物集装箱和/或轻型车辆货单数据并且记录扫描结果需要最少的时间。
区域中心处的CertScan用户界面与检查软件集成，以在完成X射线 扫描时，检索货物集装箱和/或轻型车辆货单信息。图7中示出了向图像分 析检查人员提供货单信息的示例性界面。参考图7，界面屏幕提供诸如发 货人ID 701、集装箱编号702、装运到达的预期日期703、集装箱的类型 (尺寸)704、以及出口商705和收货人706的姓名等货单数据。屏幕还 包括提供诸如物品(内装物)的描述、协调税率表(HTS)、物品单位、 以及单位数量等数据的货单表格707。
由此，X射线图像分析检查人员能证实关于货物集装箱和轻型车辆的 信息是否与扫描图像匹配。然后，图像分析检查人员能使用彩色编码结果 按钮708将检查结果记录在界面屏幕中。在一个实施方式中，在大多数情 况下，结果为由绿色按钮表示的“清除”。然而，存在X射线图像中的特 定区域不能被明确识别或识别为内装物具有潜在危害性的实例。在一个实 施方式中，在这些情况中，可以记录分别由黄色和红色表示的两个额外的 结果-“异常”或“可能的危险”。在一个实施方式中，在图像为不可读的 情况下，使用蓝颜色指示“需要重新扫描”。例如，由于影响X射线图像 的质量和清晰度的环境条件，可能发生这种情况。在这种情况下，正被检 查的货物和车辆需要再次进行扫描。
数据中心仪表板
数据中心使用CertScan仪表板在其生命周期的任意点处选择X射线 扫描。定位在数据中心处的CertScan仪表板显示关于执行非侵入性X射 线扫描的服务站和执行X射线图像的分析的区域中心的全面信息。
数据中心的CertScan应用程序用户界面屏幕提供区域中心处除其他 功能之外的全部功能。图8示出了数据中心的示例性用户界面屏幕。参考 图8，界面允许数据中心人员搜索之前的扫描纪录801以及其货单数据被 加载到系统中的正被扫描货物802。操作人员还可以通过集装箱编号803 或通过到达日期范围804搜索货物的具体细节。搜索产生了关于具体集装 箱的记录，包括诸如集装箱类型805、发货人姓名806、船舶名称(vessel name)807、预期到达日期808、扫描日期809、以及扫描结果810等数据。
图9示出了显示完整扫描的数据中心的另一示例性屏幕。参考图9， 通过发货人姓名901、或诸如收货人姓名、出口商名称、到达日期、以及 其他参数等其他属性可以过滤扫描纪录。在一个实施方式中，完整的扫描 记录包括集装箱编号902、发货人姓名903、船舶名称904、航行编号(voyage number)905、以及预期到达日期906。
本领域普通技术人员应当认识到，全部的界面屏幕可以自定义化，以 满足客户的需求，并且可以相应地选择用于显示的数据。
系统记录
在一个实施方式中，CertScan应用程序通过完整的非侵入性X射线扫 描操作执行全部活动的记录。应用记录提供信息和报告，诸如：
·与非侵入性X射线扫描处理有关的计时
·CertScan应用程序执行监控
·CertScan应用程序系统良好
·CertScan应用程序错误截获
本领域普通技术人员应当认识到，CertScan应用程序记录数据可以用 于内部系统监控以及基于客户需求进行报告。
本发明中的应用可以延伸至港口、边境、航空检查站、以及供应链安 检处的安检检查。系统能从港口、边境、或航空数据管理系统输入货单数 据，并且根据情况，将获得的信息与集装箱的图像进行比较。在一个实施 方式中，本发明中的系统对图像自动应用检测算法，并且如果与货单存在 任何不匹配，则向操作人员提供警报。该“操作人员辅助”功能能够使得 安检人员更为有效地识别危险或其他违禁品，并且能够确定是否需要拆开 或打开集装箱。在一个实施方式中，多个操作人员在矩阵式或网络环境中 工作并且内审查由系统自动生成的警报。然后，操作人员确定清除(clear) 或进一步调查警报。本系统中的应用可以延伸至支持链安检，其中，能够 通过手机或卫星网络发送消息的设备可以附接至货盘或集装箱。如果存在 警报，可以使用这些设备向中央监控站远距离地发送警报、以及X射线和 视频图像。
本领域的一个普通技术人员应当认识到，尽管操作人员检查图像、证 实货物是否与货单匹配的处理相比于手动打开集装箱更为高效，然而，仍 需要大量的劳动。在诸如检查具有上百个轨车的长列车的每个轨车并且尝 试识别上千种货物类型的应用程序中，问题的劳动密集性质甚至更为明 显。通常，在该情况下，难以从众多图像中识别货物。
为了解决该问题，在另一实施方式中，本发明面向通过非侵入性货物 检查系统生成的图像的分析，目标是提高证实货物与货单的匹配处理的效 率。
出于本说明书之目的，将货物货单限定为列出具体装运携带的全部货 物编码的货单。进一步地，货物编码可以是也被称之为标准的谐和编码、 或由各个当地开关代理机构提供、并且可以根据管辖区而不同。
在一个实施方式中，计算具有相关联的货物编码的检查货物的预定图 像特征并且将预定的图像特征与和保存在数据库中的相同货物编码相关 联的特征相比较。比较产生所检查的货物与货单中的公告货物匹配的概 率。如果概率大于预定的阈值，则公告货物与货单匹配。否则，货物不与 货单匹配。在另一实施方式中，将概率提供至操作人员并且操作人员做出 确定。通过图10、图11、以及图12中的流程图示出了这些处理。
参考图10，示出了准备特征数据库的处理。在第一步骤1001中，系 统获得集装箱的图像。如上所述，通过任意服务站处的非侵入性扫描获得 图像。本领域普通技术人员应当理解的是，通过低能量、中等能量、或高 能量X射线、伽马射线、中子、或其他类型的辐射能够生成放射摄影图像。 图像还可以包含从任意形式的双能量或双核素检查生成的原子数信息。通 过一个或多个视图可以生成图像并且可以从视图中以三维方式重构图像。
如步骤1002中所示，在获得图像之后，系统获得与图像相关联的货 物编码。如上所述，从货单数据中获得货物编码。之后，在步骤1003中， 计算图像的特征。然后，如步骤1004中所示，将计算特征及其标准偏差 以及计算特征时所使用的并且与货物编码相关联的图像的编号保存在数 据库中。
特征包括但不限于衰减、纹理、原子数、和/或货物高度。对于层析成 像和多视角系统，密度也是有用的特征。这还包括从基于中子询问的组合 物中导出的基本组合物或特征。本领域普通技术人员应当理解的是，可以 使用此处未列出的其他特征与货物匹配。
在下一步骤1005中，系统证实是否已经将关于该货物编码的任何条 目存储在数据库中。如果存储了，系统则将集装箱的特征与相同的货物编 码进行组合。步骤1006中示出了该操作。特征值的组合考虑了计算特征 值时所使用的图像的数量并且被相应地加权。此外，在进行组合之前，将 可接受的外界特征值(三个标准偏差或其他选择范围之外的值)通知给用 户。之后，如步骤1007所示，将有关该具体的货物编码的一组组合特征 保存在数据库中。由此，从具有相同货物编码的大量货物图像的组合特征 值中计算保存在数据库中的每个货物编码的特征。当采集额外的货物图像 时，更新特征值。当其使用性变得可用时，还能够计算额外的特征。
图11示出了一种用于对各个货物集装箱执行货物货单证实的方法。 在第一步骤1101中，根据货单数据中限定的装运的内装物，将在服务站 处捕获的图像与一个或多个货物编码相关联。然后，在步骤1102中，计 算图像的特征。之后，系统获得存储在数据库中的货物编码的特征并且将 所得的特征与计算特征进行比较。步骤1103中示出了该操作。然后，在 步骤1104中，系统确定货物与货单匹配的概率“P”。然后，在步骤1105 中，将概率“P”与阈值进行比较。如步骤1106所示，如果“P”大于阈 值，则默示货物与所公告的货单信息相匹配。如步骤1107所示，如果“P” 小于阈值，则指示货物的内装物不与货单中公告的信息相同。
在一个实施方式中，可以根据用户的喜好确定阈值。例如，即使在以 更高的错误警报率为代价的情况下，如果海关使用系统并且希望检测大多 数的违禁品，其也能够设置诸如90％等较高的阈值。相反，如果海关不希 望产生高的错误警报率，则其能够选择设置诸如60％等较低的阈值。进一 步地，客户可以决定某些类型的货物更为重要(诸如，相比其他，与更高 关税相关联的货物)，并且对不同类型的货物，给予不同的阈值。
进一步地，在标记货物之前，可以使用一组预定的最小图像计算特征。 客户可以确定特征数据库是完整的并且不需要使用更多的图像。在这种情 况下，不需要向数据库中添加更多的图像。然而，如果数据库未使用足够 的图像，或者客户希望提高检测的准确性，被授权的操作人员则可以请求 向数据库中添加更多的图像。操作人员应具有货物与货单匹配的高置信 度，通常，凭借对被编码在货单中的货物的类型或对集装箱内装物的手动检查和证实的经验可以实现此操作。
当装运装载一种以上类型的货物时，针对不同类型的货物分析图像并 且进行分割。图12中示出了该处理。参考图12，在步骤1201中，系统首 先将扫描货物的图像与货单信息相关联。然后，在步骤1202中，分析图 像，以确定是否存在多种货物。然后，如步骤1203所示，系统对每种货 物类型进行分割。参考图14更为详细地讨论了货物类型的分割。然后，在步骤1204中，计算每种货物类型的特征，并且在步骤1205中，与存储 在数据库中的、货单中列出的每种货物类型的特征值进行比较。然后，生 成每种分割货物的概率的列表。由此，“Pi”是第i种货物与所公告的货单 匹配的概率。步骤1206中示出了该概率。
然后，如步骤1207所示，将各个“Pi”与阈值进行比较。本领域普通 技术人员应当认识到，因为存在一种以上类型的货物，所以可能存在用于 比较的一个以上的阈值。在步骤1208中，对于所有的“i”，系统检查Pi是否大于阈值。如步骤1209所示，对于所有的“i”，如果Pi大于阈值， 则确定货物与货单匹配。否则，如果一种或多种分割的货物不与货单中的货物编码中的任一个货物编码的特征匹配，货物则被分配为不与货单匹配 并且列出不与货单匹配的所有货物。步骤1210中示出了该操作。可替代 地，可以向操作人员显示每种分割货物的概率进行判断。
在一个实施方式中，操作人员能够可视和/或借助于工具(诸如“橡胶 带”类型的工具等)分离货物。在另一实施方式中，如图14所示，货物 可以自动分割并且可以计算货物的不同部分的特征。假设具有相似特征的 分割区域为相同的货物。由此，基于特征，可以将图14中的图像1400中 的货物分割成类型1 1401和类型2 1402。
在另一实施方式中，操作人员检查与货单相关联的集装箱的图像。然 后，操作人员请求从图像数据库检索具有相同货物编码的货物的多个图 像。操作人员可视和/或借助于各种图像操纵工具对图像进行比较，以确定 货物是否与货单匹配。如果货单列出了一个以上的货物编码，操作人员则 可以请求每种货物编码的图像进行比较。
有助于操作人员确定货物图像是否与货单匹配的另一种方法是从具 有相同货物类型的图像数据库中检索多个图像。图13中示出了该方法， 其中，操作人员能够可视地比较货物的当前图像1301与数据库中具有相 同货物类型的图像1302。通过显示当前和之前成像货物的各个货物特征的 值而提供额外的帮助。在仅通过实施例示出的实施例中，当前图像1301 与数据库图像1302不同。由此，因为当前图像与数据库中的图像不同， 所以操作人员应作出货物不与货单匹配的决定。
在另一实施方式中，本说明书公开了一种用于自动识别放射摄影图像 中的火器的系统和方法。
一般使用诸如X射线机器等放射摄影系统检测隐藏在货物、集装箱、 或车辆中的武器。然而，当前可用的放射摄影扫描系统提供了对象的二维 图像，操作人员通过二维图像自身并不能始终充分准确地识别火器的存在 性或缺失性。在实施方式中，火器包括但不限于诸如手枪、手持喷枪、左 轮手枪、步枪、猎枪、BB/弹丸枪、以及袭击步枪等武器。通常，X射线 系统操作人员实时内审查在X射线检查站采集的二维图像并且检查每个 图像中是否存在诸如火器等不许可的物品。作为诸如火器等能够定位在三 维空间中的无限数目的方位上的对象，该对象的二维图像通常缺少仅通过 观察该图像就确定对象的精确形状所需的清晰度。
参考图15描述了涉及二维图像的上述复杂性，图15示出了三种不同 类型的火器图像，每一个火器图像均定位在三维空间的多个方位上。如图 15所示，图像1501a、1501b、以及1501c表示了同一火器对象，因此， 每个图像捕获位于不同方位上的火器对象。类似地，图像1502a和1502b 表示单一火器对象，因此，每个图像捕获位于不同方位上的对象。类似地， 图像1503a、1503b、以及1503c表示另一个单一的火器对象，因此，每个 图像捕获位于不同方位上的对象。由于可以将单一的三维对象放置在货物 或车辆的任意无限多个可能的三维方位上，不可以将该对象的二维图像与 预定义的参考图像进行简单地比较并且以高概率预测火器的存在性或缺 失性。本领域技术人员应当认识到，尽管在一些呈现的图像中易于观察到 火器的形状，然而，也难以从其他图像的形状中识别火器。该任务非常具有主观性并且视操作人员而定。
在实施方式中，本说明书描述了这样一种方法，其中，通过先进的图 像处理技术进一步处理通过放射摄影系统生成的图像，以自动识别诸如火 器等对象。在实施方式中，尽管使用本说明书中公开的系统和方法支持对 陆运和海运货物、运载货物的卡车驾驶室、以及轻型车辆的检查，然而， 在其他实施方式中，本说明书中公开的方法可以应用于检查其他运输工具 和其他隐藏方法的任何基于x射线的传输系统并且因此并不局限于此处讨论的方法。在实施方式中，在商业性包装中，能够检测诸如手枪和步枪等 火器作为单一对象或多个对象。在实施方式中，能够使用本说明书中的系 统和方法检测货物集装箱、车辆、拖车、船只、卡车、公共汽车、以及卡 车司机驾驶室中的火器。在其他实施方式中，在不背离本说明书的实质和 范围的情况下，本说明书中的系统和方法能够适合于诸如皮箱等任何其他 类型的运输和运输工具方法并且甚至诸如纸箱等航空乘客运载物品。
在实施方式中，本说明书描述了一种用于从二维放射摄影图像中检测 火器的存在性的先进图像处理方法，涉及将该图像与参考图像(在一些实 施方式中，表示了火器的标准化模板)进行比较。在实施方式中，本说明 书描述了一种通过使用诸如最大稳定极值区域(MSER)和加速稳健特征 (SURF)等图像处理技术的组合从二维放射摄影图像中检测火器的存在 性的方法，从而致使检测放置在三维空间内的任意方位上的火器的概率得 到极大的提高。与现有技术中基于放射摄影图像的火器检测方法相比较， 本说明书中的方法致使处理时间减少以及错误警报率下降，并且极大地提 高了检测率。
在实施方式中，本说明书描述了参考图像的建立，在一些实施方式中， 参考图像是用于识别图像中的可疑区域的预定义模板。模板由具有最少背 景信息并且无杂乱信号的火器的放射摄影图像构成。将这些模板与正被检 查的图像内的结构进行比较，以识别火器备选项。因为每个模板的多功能 性，所以其尺寸是可以改变的并且裁剪成感兴趣的火器的类型。在实施方 式中，在发展阶段处理中，从放射摄影图像数据生成该模板。在算法发展处理中，选择模板备选项。在实施方式中，出于火器检测之目的，最终使 用包括导致与火器的放射摄影图像的模板匹配成功的图像特征的模板。
图16A示出了根据本说明书的实施方式的袭击步枪1602的示例性模 板。图16B示出了根据本说明书的实施方式的手枪1604的示例性模板。 可以将从正被检查的集装箱或对象获得的射线照射图像与模板1602、1604 中的至少一个模板进行比较，并且如果正被检查的对象中存在袭击步枪或 手枪，则匹配可以是基于比较的结果。在实施方式中，火器的模板以运输 该火器的运输工具的类型为基础。在考虑模板的开发时，每种类型的运输 工具均具有特性图像背景和典型的杂乱对象。例如，用于检查车辆的模板 将会考虑到乘客座椅和方向盘并且被优化成针对火器检查车辆底板。在实 施方式中，对于诸如轻型车辆、集装箱、或卡车司机驾驶室等各种模式的 运输工具，可应用的模板的数量和尺寸是改变的。在实施方式中，对于对 应的运输模式，放射摄影图像可以与任意一个预定义的模板匹配。
在实施方式中，完成预定义模板与被检查的放射摄影图像之间的比较 所使用的特征以本领域已知的最大稳定极值区域(MSER)技术为基础， 即，对污渍检查有效并且对仿射变换不敏感。在该上下文中，仿射变换指 由于火器的旋转或距x射线源的距离而分别导致成像的火器的方位或尺寸 的改变。通常使用MSER技术/算法从具有不同视点的两个图像中寻找图 像元素/特征之间的对应性并且提取两个图像之间的全面性的多个对应特 征。这些特征通过2D表现法的自由形式捕获识别火器的最难方面，即， 在各个方位并且以各个放大率捕获。在实施方式中，通过模板匹配生成的 匹配结果则经历了利用本领域中已知的加速稳健特征(SURF)技术的过 滤处理。最后，基于图像区域的杂乱信号、背景信息、材料、以及统计性 质，提取支持分类处理的其他特征。
图17是描述了根据本说明书的实施方式的先进图像处理方法的步骤 的流程图。如图17所示，在步骤1702中，将放射摄影图像输入至图像处 理系统进行分析。放射摄影图像可以是存在或不存在火器的车辆/货物运载 工具。在实施方式中，诸如X射线检查系统等放射摄影系统耦合至图像处 理系统，因此，通过放射摄影系统捕获的图像被自动传输至处理系统，以 用于根据本说明书的先进的图像处理。在实施方式中，图像处理系统是放 射摄影系统自身的一部分，并且在另一实施方式中，图像处理系统定位在 通过中央服务器可以访问的远距离位置处。
此处应注意，本说明书的系统进一步包括控制整个系统及其部件的操 作的至少一个处理器。应进一步认识到，至少一个处理器能够处理编程指 令、具有能够存储编程指令的存储器、并且采用包括用于执行此处描述的 处理的多个编程指令的软件。在一个实施方式中，至少一个处理器是能够 接收、运行、并且传输存储在易失性或非易失性计算机可读介质上的多个 编程指令的计算设备。
在步骤1702中，分析输入图像，以表征图像中的运输对象作为货物 集装箱或车辆，诸如但不限于汽车、卡车、公共汽车、以及大篷车。在实 施方式中，在涉及各种运输装置的移动的转换点处，还通过放射摄影扫描 确定诸如与任意放射摄影图像对应的货物或卡车等精确的运输或运输工 具系统。在可替代的实施方式中，可以将与放射摄影图像对应的运输系统 与待检查的放射摄影图像一起手动馈送至图像处理系统。在实施方式中， 在图像中表征货物单元的情况下，还执行确定包含与货物单元耦接的司机 驾驶室的拖拉机单元的存在性的额外步骤。由于车辆、集装箱、以及司机 驾驶室的区别性特征，可以应用唯一的图像处理方法进行各自的分析。
在步骤1704，处理系统将放射摄影图像与预定义的模板进行比较，以 获得可能的匹配区域或点。在实施方式中，使用MESR方法将放射摄影图 像内的区域与预定义的模板进行比较，MSER方法用作火器识别的主要特 征检测器。使用MSER方法的益处包括其对仿射变换的不敏感性(保留了 相邻的强度拓扑)和多级检测(感测图像中的小结构和大结构)。在实施 方式中，通过对模板和正被检查的放射摄影图像(传输图像或其逆图像(衰 减图像))应用MSER方法检测一组特征。特征可以包括中心位置、方位 刻度、以及具有预定区域的所有像素位置。
因此，在实施方式中，在步骤1704中，为了使用MSER方法比较放 射摄影图像与预定义模板，在模板与放射摄影图像中标记一组预定义的特 征，并且然后，一起比较，以获得匹配的一组特征。图18A示出了包括在 各个方位成像的火器1804的货物集装箱1802的示例性放射摄影图像。图 18B示出了根据本说明书的实施方式的包括标记有多个特征的示例性火器 模板图像。在实施方式中，使用MSER方法确定在火器1808图像模板上 标记的特征1806。图18C示出了根据本说明书的实施方式的包括标记有 多个特征的图18A中的放射摄影图像。在实施方式中，使用在图18B的 火器图像1808模板上标记特征1806时所使用的相同MSER方法确定在货 物集装箱图像1802上标记的特征1810。从图18C中能够看出，货物集装 箱1802内的多个区域具有与在火器图像模板1808上标记的特征1806相 似的特征1810。通过对区域中的每个增量距离ΔL测量特定图像性质(P) 的改变速率而确定图18C所示的货物集装箱图像1802中的这些区域中的 每个区域是否是火器备选项。如果测量的改变速率(ΔP)在模板值的特定 范围内，即，在上阈值和下阈值内，则对下一个ΔL重复ΔP测量等。如果 全部测量的图像性质在模板的相应阈值内，则确定区域与模板“匹配”， 并且存储该区域用于进一步的处理。然而，如果图像性质值在模板阈值范 围之外，则确定区域与模板“不匹配”，并且排除作为火器备选项的不匹 配区域。在该“最小强度增量的阈值”处理中，图像性质、相应阈值、以 及增量ΔL值改变，以优化火器备选项识别的准确性。
图18D示出了根据本说明书的实施方式的通过比较在图18C中标记 的MSER特征与在图18B中标记的这些特征而获得的示例性图像。在图 18D中，每个白色的圆点1820均表示了包括与图18B中所示的模板图像 中的相似标记区域匹配的标记MSER特征的图像区域。通过示出能够使用 单一火器模板(图18B)识别各种火器类型、方位、以及尺寸的图18D证 明了本说明书中的基于MSER的图像处理方法的鲁棒性。在实施方式中， 因为目标是检测作为整体的火器、而非其部件，所以没必要获得与模板的 精确匹配。在实施方式中，有时，由于诸如不完整的模板区域的使用、匹 配阈值距离过大、或与火器图像相似的特定图像区域处理特性等原因，可 能将图18D中的某些区域错误地识别为火器。
在实施方式中，与上面关于货物集装箱描述的处理相似，对于车辆和 拖拉机单元的司机驾驶室中的火器的检测，使用一组模板生成在参考图17 的步骤1704详述的模板匹配步骤中所使用的MSER特征。在本说明书的 实施方式中，对于装载大量货物的货物集装箱，为了获得准确的结果，使 用衰减的放射摄影图像、而非传输放射摄影图像进行分析。
返回参考图17，在步骤1706中，过滤在步骤1704获得的结果，以最 小化任意匹配误差。在实施方式中，使用本领域中通常已知的诸如加速稳 健特征(SURF)等过滤方法识别图18A中所示的放射摄影图像中的显著 特征。对于图像的局部相似性的恒定表示法和比较，SURF方法是快速并 且稳健的算法。与许多其他基于局部描述符的解决方案相似，使用SURF 方法，从比例恒定表示法将给定图像的感兴趣点限定为显著特征。通过按 照若干比例将具有连续核函数的初始图像进行卷积而提供该多级分析(箱 式过滤器)。过滤方法还包括通过使用局部梯度统计(强度和方位)建立 方位恒定描述符。使用SURF方法过滤在步骤1704获得的结果的主要优 点在于操作人员使用箱式过滤器的快速计算，由此能够实现诸如跟踪和对 象识别等实时应用。
在实施方式中，在步骤1706中，在图18A所示的放射摄影图像中识 别显著的/SURF特征。图18E示出了根据本说明书的实施方式的具有表示 SURF特征的标记1830的图18A中的放射摄影图像1802。因为MSER和SURF技术生成不同的特征，要求来自两者的积极结果，即，对在步骤1704 获得的每个图像区域应用MSER“和”SURF逻辑，所以在不降低检测的 情况下减少了匹配误差(正确匹配)。从图18C中能够观察到，多个MSER 特征标记1810存在于货物集装箱1802的天花板附近，而在图18E示出的 图像中，在货物集装箱1802的地板区域中发现多个SURF标记1830。当 应用“和(AND)”逻辑运算时，通过应用过滤方法，丢弃具有多个标记 的这些区域(地板和天花板)。与仅使用一种类型的图像处理技术的现有 技术方法相比较，应用MSER和SURF图像处理技术极大地提高了准确检 测火器的概率。
图18F示出了根据本说明书的实施方式的应用过滤方法之后的、图 18D所示的放射摄影图像的过滤型式。在图18F中，每个白色的圆点1840 均表示包含可能的火器的图像区域。过滤处理排除了多个匹配误差。图18F 与图18D的比较显示了表示可能火器的匹配图像区域的明显减少。进一步 地，在实施方式中，通过应用图像处理能够过滤掉沿着图18F所示的车顶 线条存在的一些特征标记(实际上，表示匹配误差)，其中，第一步骤是 确定这些标记定位在集装箱的车顶线条上。通过相对于整个集装箱的几何 位置并且通过沿着线条的传输值和衰减值的一致性能够识别车顶线条。因 此，如果在车顶线条内对区域进行隔离并且不利用类似模板的性质延伸至 车顶线条之外，则能够排除将其视为火器。
在实施方式中，在步骤1706中可以使用本领域中已知的作为利用由 特征变量的互相连接的多层构成的深度神经网络的深度置信方法(DBM) 的另一过滤方法。DBM是机器学习方法并且可以进一步减少模板匹配误 差。
在实施方式中，在被分析的放射摄影图像包括车辆和司机驾驶室的情 况下，可以使用各种其他过滤方法。这些运输工具往往装载比货物集装箱 更大的杂乱信号密度，从而产生更大的阻碍。此外，图像通常包括引擎、 方向盘、座椅、工具箱、以及车身，并且这些结构及其空间关系的识别有 助于减少匹配误差。例如，使用基于衰减的分割技术，能够提取出引擎， 并且通过组合车身与引擎位置的信息，能够识别其周围区域。利用该信息， 能够排除与车辆或拖拉机单元的结构相关联的一些模板匹配误差。而且， 一起使用引擎位置信息与分割的乘客座椅信息，能够建立提供乘客腿脚活 动空间区域的相对位置。因为车辆腿脚活动空间成像是恒定的，所以将能 更为高度地细查该区域内的任何匹配对象。
在步骤1708，一旦过滤处理完成，则提取过滤的图像区域的额外性质 并且用作进行分类的特征。在实施方式中，可以提取诸如有效密度、衰减 及相关联的标准偏差等性质、以及诸如尺寸、区域、及长宽比等几何形状。 尽管这些性质对于所有类型的运输工具是常见的，然而，在不同的实施方 式中，对每种运输工具应用唯一的分类程序。在步骤1708执行分类之后， 获得包括火器概率的一组图像区域。
在步骤1710，对于在步骤1708获得的各个图像区域，制作标记框并 且放置在正被检查的放射摄影图像的图像区域上，以发送警报位置。图 18G示出了根据本说明书的实施方式的应用标记框之后的货物集装箱的 放射摄影图像。如图所示，将标记框1850放置在表示包括火器的位置的 货物集装箱的放射摄影图像上。
在另一实施方式中，本说明书公开了一种当使用非侵入性X射线成像 技术检查货物集装箱或轻型车辆时、自动检测货币的存在性的系统。这允 许操作人员或检查人员快速确定并且证实当前正被检查的货物集装箱或 车辆的内装物。在一个实施方式中，本说明书中所描述的系统对图像自动 应用检测算法，并且如果检测到存在货币，则向操作人员提供警报。在一 个实施方式中，针对诸如尺寸、形状、纹理、密度、原子数、以及集装箱 或车辆内的位置等货币的具体特征和参数特性，分析扫描处理中通过基于 X射线的检查系统生成的货物的图像。该功能能够使得安检人员在不需要 打开或手动搜索被检查的每个集装箱的情况下更为有效地识别违禁品。
在一个实施方式中，本说明书中的系统提供若干自动化工具，以使得 图像检查处理更为高效和有效。这些工具在图像操作人员针对违禁品(具 体地，货币)分析图像时提供帮助，并且还有助于证实所运载的货物是否 与货物货单中公告的相同。
本领域普通技术人员应当认识到，上述所述自动化工具能在与X射线 扫描系统相关联的任何计算平台上操作，包括但不限于：膝上型电脑或平 板电脑、个人计算机、个人数据助理、手机、服务器、嵌入式处理器、能 够运行编程指令或代码的DSP芯片或专用成像设备。
应进一步认识到，平台通过使用一个或多个处理器运行存储在一个或 多个非易失性存储器中的多个编程指令而提供本说明书中描述的功能并 且通过与一个或多个有线或无线网络进行数据通信的收发器而提供和/或 接收数据。
应进一步认识到，每个计算平台具有能够发送并且传输数据的无线和 有线接收器和传输器、能够处理编程指令的至少一个处理器、能够存储编 程指令的存储器、以及包括用于执行此处描述的处理的多个编程指令的软 件。此外，编程代码能够被编译(预编译或“及时”编译)成在单一计算 机上运行、或分布在彼此近距离或远距离操作的若干不同计算机上的单一 应用中。
图21是示出根据本说明书的一个实施方式的用于识别被扫描的货物 集装箱或车辆的图像中的货币的存在性的方法的流程图。参考图21，方法 的第一步骤2101涉及输入图像的分割。输入图像是传输X射线图像并且 表示了高能量(HE)信道和低能量(LE)信道的平均值(提供密度和材 料区分信息(原子数))。在一个实施方式中，本说明书使用流域分割方法 基于梯度量级将输入图像分割成有意义的物理对象。
下一步骤2102涉及双能量特征提取。如之前说明的，本说明书所使 用的X射线扫描系统采用了用于材料区分的扫描的双能量方法。在步骤 2102中，针对从步骤2101中的输入图像获得的各个分割对象提取下列特 征：
a)平均强度(HE+LE)/2
b)强度差：HE–LE
c)Mu比：ln(HE)/ln(LE)
d)Mu差：ln(HE)–ln(LE)
e)从标准查询表(LUT)评估的Zeff(有效原子数)
f)从由Mu比生成的新的查询表(LUT)评估的Zeff
其中，HE＝高能量信道并且LE＝低能量信道。
本领域普通技术人员应当认识到，图像中的对象的上述特性有助于将 对象分类成有机、无机、金属、放射性等，并且还有助于识别每个分割对 象的具体材料组合。进一步地，(使用高能量和低能量值的各种函数)确 定上述特征并且将这些确定的特征与之前针对实际货币确定的、存储特征 值的数据库中的值进行比较。在一个实施方式中，针对装载货币的车辆采 集X射线数据，并且通过分析建立货币的具体特征。在操作时，针对正被 扫描的对象测量这些特征并且将这些特征与已建立的货币具体特征进行 比较。
在步骤2103中，执行货币备选项检测。在该步骤中，通过确定在步 骤2102中提取的双能量特征的阈值而识别潜在的货币或与货币有关的对 象。在一个实施方式中，通过装载真实环境中的货币的x射线图像的分析 并且通过潜在的误检备选项的分析而建立阈值。
在步骤2104中，执行纹理特征提取。在一个实施方式中，针对在之 前步骤中识别的每个潜在货币对象提取下列基于二阶柱状图的纹理特征：
a)能量
b)熵
c)逆差矩(inverse different moment)
d)惯性
e)集群阴影
f)集群突出(cluster prominence)
在下列步骤2105中，为了确定货币对象，证实在之前步骤中识别的、 可能是潜在的货币或与货币有关的对象。在一个实施方式中，为了最小化 误检检测，在组合时使用针对每个货币备选项在步骤2102中提取的双能 量特征和在步骤2104中提取的纹理特征作为支持向量机分类器确定其是 否是货币对象的输入。
一旦通过本说明书中的处理识别货币对象，则向扫描系统的操作人员 发出警报，以使得其可以采取适当的措施。
在一个实施方式中，构成检测货币的基础并且如上所述确定的特征和 特性保存在数据库中供将来参考。扫描操作人员能够参考该图像数据确定 当前正被扫描的货物是否具有表征货币的特征。在一个实施方式中，将相 关图像数据保存到数据库中并且将数据与当前图像比较的这些处理与货 币检测的自动化处理集成并且有助于充分地减少误检。通过图22和图23 中的流程图示出了这些处理。
图22是示出制备特征数据库的处理的流程图。在第一步骤2201中， 系统获得集装箱的图像。如上所述，通过使用适合的扫描系统而通过非侵 入性扫描获得图像。在一个实施方式中，生成包含从双能量或双核素检查 的任意形式生成的原子数信息的放射摄影图像。通过一个或多个视图可以 生成图像并且图像可以是从视图重构的三维。
之后，在步骤2202中，计算图像的特征。上面参考图21中的步骤2102 至2104说明了计算特征的处理。然后，在下一步骤2203中，将计算特征 及其标准偏差以及用于计算特征的多个图像一起保存在数据库中并且计 算特征及其标准偏差与具体违禁品(在这种情况下，是货币)相关联。在 一个实施方式中，对不同类型的违禁品分配具体的编码，以有助于将具体 特征与不同类型的违禁品相关联。
在一个实施方式中，计算特征包括但不限于衰减、纹理、原子数、元 素组成和/或货物重量。对于层析成像和多视角系统，密度也是有用的特征。 本领域普通技术人员应当理解的是，可以使用此处未列出的其他特征与货 物图像进行匹配。
在下一步骤2204中，系统检查关于该违禁品的任何条目是否已经存 储在数据库中。如果已经存储，系统则将集装箱的特征与相同类型的违禁 品进行组合。步骤2205中示出了该操作。特征值的组合考虑了计算特征 值时所使用的图像数目并且被相应的加权。此外，在进行组合之前，通知 用户可接受的外界特征值(三个标准偏差之外或其他选择范围内的值)。 之后，如步骤2206中所示，将关于该具体违禁品的一组组合特征保存在 数据库中。由此，从所发现的大量货物图像的特征值与相同违禁品的组合 中计算保存在数据库中的每种违禁品的特征。在采集额外的货物图像时， 更新特征值。当其可用性变得可用时，还能使用额外的特征进行计算。
图23示出了将各个货物集装箱的图像与违禁品特征的数据库进行比 较的方法。在第一步骤2301中，通过货物扫描系统捕获图像。然后，在 步骤2302中，计算图像的特征。之后，系统获得关于具体违禁品(诸如 货币等)的、存储在数据库中的特征并且将其与计算特征进行比较。步骤 2303中示出了该操作。然后，在步骤2304中，系统确定货物的某些内装物与违禁品匹配的概率“P”。然后，在步骤2305中，将概率“P”与阈值 进行比较。如步骤2306所示，如果“P”大于阈值，则默示货物的某些内 装物与具体违禁品的特征匹配。如步骤2307所示，如果“P”小于阈值， 则指示货物的内装物不与具体违禁品相同。
在一个实施方式中，可以根据用户的喜好确定阈值。例如，如果海关 使用系统并且甚至希望以更高的误检率为代价来检测大多数的违禁品。则 其能够设置诸如90％等高的阈值。相反，如果海关不希望产生高的误检率， 则其能够选择设置诸如60％等低的阈值。进一步地，海关可以确定诸如与 较高关税相关联的某些类别的货物比其他货物更为重要并且赋予不同类 型的货物不同的阈值。
进一步地，在标记货物之前，可以使用预定的一组最小的图像计算特 征。用户可以确定特征数据库是完整的并且不需要使用更多的图像。在这 种情况下，不需要向数据库中添加更多的图像。然而，如果数据库不使用 足够的图像，或者用户希望改进检测的准确性，授权操作人员则可以请求 向数据库中添加更多的图像。
在一个实施方式中，系统提供有助于检测货物中运载的货币的额外工 具。在一个实施方式中，当货物不与货单匹配时，操作人员辅助工具帮助 进行确定，由此指示对否存在违禁品。在诸如所公告的货物的货物密度过 低或过高、当所公告的货物的货单货物是金属或反之亦然并且货物太过一 致或不一致时货物中是否存在有机材料(例如，当图像显示不与所公告的 衣物货物兼容的高密度区域时)的检测情形中，该工具是有帮助的。在其 他实施方式中，操作人员的辅助工具包括但不限于集装箱/拖车/轨车是空、 隐藏隔间的检测、以及货盘计数的自动证实。
空集装箱证实
该工具的目标是证实货物集装箱是否为空，并且如果集装箱为空，则 排除操作人员查看图像的需求。由此，该特征有助于提高扫描系统的运行 效率。在一个实施方式中，不空的定义是检测到大于具体尺寸的、以指定 的值衰减射束的任何对象。例如，在任意方向上大于1cm、以大于5％衰 减射束的任何对象。作为最小可检测的物质的其他规格也是可能的。
应注意，集装箱和/或系统可以略微倾斜，从而增加边缘处的宽度。此 外，卡车可以不同的角度穿过系统。此外，有时，图像由于劣质的检测器 或直线加速器的不稳定性而包含伪像。在一个实施方式中，空集装箱证实 的算法考虑了这些改变，并且进一步能够分析任意尺寸的集装箱、检测多 个集装箱、并且对其中的每个进行单独地证实。
在检测违禁品走私的更艰难情况下，其中，集装箱结构的图像可能掩 盖违禁品，空集装箱证实工具也是有用的。这种类型的走私的实施例包括 放置在门框、门板、集装箱框架、三角条、或其他情况中的货币。
图24示出了空集装箱证实工具检测放置在集装箱2402的地板上的对 象2401的示例性情况。算法使用视差检测位于地板上的对象，而无关于 集装箱结构(诸如桁架2403和其他卡车支撑硬件等)的警报。同样，工 具也能够检测放置在地板下方的对象。
货物一致性
执行货物货单证实并且确定是否存在诸如货币等违禁品的一种方法 是检查假设为一致的货物是否也显示了一致的图像。在一个实施方式中， 货物数据库指定假设哪些货物是一致的，并且如果图像与货单不符合，货 物一致性工具则发出警报。图25A和图25B中分别示出了一致货物2529 和非一致货物2519的实施例。
在一个实施方式中，关于货物一致性的算法被配置为基于刻度参数 “粒度”检测一致性。还能够使用平均密度证实货物类型。
材料区分
在一个实施方式中，通过检查货物是否主要是有机、主要是金属、或 组合，而使用双能量图像进行货物货单证实。然后，将图像与货物货单中 所公告的材料类型进行比较。
异常检测
在一个实施方式中，当货物是不一致的并且指定了货物的最小特性 时，自动检测异常。算法依赖于该信息检测隐藏在不一致货物中的任何违 禁品。
在一个实施方式中，在周期性的货物中进一步自动检测异常。图26 中示出了周期性货物的示例性情况。参考图26，检测算法并不对相应的对 象2601产生警报，而是对不同衰减或形状的对象2602产生警报。
货盘异常
在一个实施方式中，使用货单和货物数据库中的数据自动识别诸如诸 如隐藏在用于运载干的杂货的大的袋子中的货币等异常。在这种情况下， 操作人员辅助算法确定货盘是否是一致的，并且如果不一致，则产生警报。
在某些情况下，用于计算货盘的数量，以确定发货人是否对其全部进 行了公告。在一个实施方式中，自动化工具检测全部货盘的数量并且指示 所检测货盘的对应位置。在一个实施方式中，当某些货盘放置在其他的后 面时，工具能够进行确定。图27示出了具有货盘计数的示例性图像。从 图中能够看出，当货盘放置在其他的后面时，算法能够充分精细地进行确 定。
在一个实施方式中，操作人员辅助工具识别集装箱中的货物类型。在 货单指示一种以上的货物类型的情况下，这是有用的。作为实施例，在运 载三种货物类型的集装箱的图像中，可以不同的颜色指示每种货物类型。 本领域普通技术人员应当认识到，可以采用用于指示的任何其他方式示出 不同类型的货物。
在一个实施方式中，各种操作人员辅助工具可以采用图案辨别算法检 测并且识别包括货币的违禁品的类型。
图像比较
该辅助工具允许操作人员调用之前获取的特定类型的货物的多个图 像并且将其与正被分析的图像进行比较。这有助于操作人员确定货物图像 是否与货单匹配，并且如果当前图像与数据库中的图像非常不同，则指示 潜在地存在违禁品。图28中示出了该操作，其中，操作人员将货物的当 前图像2801与图像数据库中的相同货物类型的图像2802进行可视地比 较。通过显示当前和之前成像的货物的各种货物特征的值而提供额外的帮 助。在仅通过实施例示出的实施例中，当前图像2801与数据库图像2802 不同。由此，因为当前图像与数据库中的图像不同，所以操作人员应做出 货物不与货单匹配的决定。
在各种实施方式中，在违禁品隐藏在卡车的一部分中、而非集装箱或 拖车中的情况下，例如，当货币隐藏在卡车的备用轮胎中时，操作人员辅 助工具也是有用的。
在一个实施方式中，操作人员辅助工具允许操作人员从具有相同ID 的发货人或车辆的之前检查中请求图像和分析结果，包括之前的扣押物。 该历史数据有助于操作人员或自动化软件提供更为智能的决定。
在另一实施方式中，本说明书公开了一种基于随着时间对车辆的X射 线图像的处理和比较而做出危险决定的自动化方法。在一个实施方式中， 本系统提供了一种检测相同车辆的连续x射线检查之间的不同的自动化装 置。
在政府机构的检查站入口处通常利用车辆的X射线扫描，以搜索诸如 毒品、武器、以及爆炸物等违法货物。在许多实例中，车辆将按照规定穿 过同一检查站。尽管该车辆内的货物将由于访问而改变，然而，预期车辆 结构(底盘、燃料箱等)保持不变。通过相同车辆的连续x射线图像的检 查的车辆结构的不同的自动化检测能改进安检并且减少检查时间。
图29是示出根据一个实施方式的自动化危险检测的方法的流程图。 参考图29，在第一步骤2901中，使用高能量传输x射线系统扫描正被检 查的车辆。在一个实施方式中，在进入系统时，通过系统的光符识别(OCR) 软件读取车辆牌照编号或其他车辆标识符，并且存储该唯一的字符集以及 刚刚获取的图像。在下一步骤2902中，识别数据库中的最新车辆图像。 为此，系统软件使用车辆标识符查询系统数据库，以获得与相同标识符相 关联的图像，并且更新最新获取的这些存储图像。接着，在步骤2903中， 向历史车辆图像中注册当前车辆图像。本领域普通技术人员应当认识到， 可以应用各种图像识别方法来确定将当前图像最佳地映射至历史图像的 变换。
在下一步骤2904中，规范化并且同样比例化已注册图像的强度曲线。 在规范化之后，在步骤2905中，执行图像比较。在该步骤中，基于逐个 像素比较规范化图像的强度水平。在一个实施方式中，采用最优化的改变 检测算法，其中，如果两个像素之间的强度差大于预定的阈值，则将其分 类成潜在不同的像素。然后，基于其空间位置将潜在不同的像素集群成潜 在不同的对象。最后，在步骤2906中，识别真正的异常。在该步骤中， 通过诸如其尺寸、位置、以及纹理等一组特征评估每个潜在不同的对象。 基于已建立的警报决定标准，系统向操作人员报告这些潜在不同的对象 (在需要调查的情况下，被确定为真正的异常)的位置。
图像注册技术
图像注册要求比较同一车辆的几何形状不同的两个图像。差异可以来 自于相应扫描处理的改变，诸如扫描处理中的非恒定的车速，以及由于相 对于辐射源的车辆位置或方位而导致放大率或视角不同等。
图像注册时的规范步骤为检测/匹配、变换模型评估、以及图像再取样。 应当认识到，可以使用各种基于频率、强度、和/或特征的方法查找将历史 图像与当前图像对准的匹配控制点。例如，基于拐角匹配特征的方法通过 匹配图像中的对应拐角查找两个图像之间的变换。基于规范化互相关的方 法是通过查找其规范化互相关值的最大值而查找两个图像之间的变换的 基于强度的方法。几何形状以及确保变换的现有知识对适当的控制点选择 是必要的。
本说明书中的方法可以使用一种或多种变换方法，诸如但不限于仿射 变换、分段仿射变换、以及可变形变换。正在考虑的变换模型评估包括均 方差、规范化相关、以及基于互有信息的度量衡。可以采用刚性变换和非 刚性变换方法、以及其组合解决当前图像与历史图像之间由于扫描几何形 状的差异而产生的图像尺度改变。
过滤技术
在一个实施方式中，在应用改变检测算法之前，本方法使用了一种或 多种图像平滑或过滤技术减少图像噪音。可以使用的技术包括高斯模糊、 图像平滑过滤器类型、中值过滤、降噪技术、以及双边过滤、降噪和边缘 保护技术。
改变检测算法
在一个实施方式中，本方法将当前车辆图像与历史车辆图像进行比 较，以识别两者之间的明显差异。出于此目的，利用了下列一种或多种解 决方案：
i)基于比率的方法
将在位置观察到的像素值或强度定义为I(x，y)，并且然后，将位置 #2处的像素值或强度与位置#1处的值之比表达为：
R(x，y)＝I2(x，y)/I1(x，y)
其中，I2(x，y)指的是当前图像并且I1(x，y)指的是参考图像。 如果车辆不经历任何改变，则预期强度比是恒定的，并且因此，我们能够 预期R(x，y)保持恒定。这表明我们能够使用像素周围的窗口的R(x， y)变量作为图像之间的改变的指示。如果该变量高于已建立的阈值，则 能将该像素贴有改变像素的标签。
ii)统计方法
在该方法中，，在零假设H0下，即，假设图像之间不存在任何改变， 将观察D建模为具有零均方和方差σ2的高斯随机变量。D可以是任何差 测量。参数σ2能被评估为训练数据集的取样方差。因此，条件密度函数可 以表现为：
Figure BDA0003883274760000561
如果f(D|H0)大于阈值，则能接受零假设。
iii)像素差方法
在一些实施方式中，通过应用像素差方法实现了改变检测。基于逐个 像素比较规范化图像的强度水平。如果两个像素之间的强度差大于预定的 阈值，则将其分类成潜在不同的像素。
潜在不同的对象的分组
在一个实施方式中，使用连接部件加标签算法基于其空间连接性将潜 在不同的像素分组成潜在不同的对象。该算法对图像进行扫描并且基于像 素空间连接性将其像素分组成部件。连接部件中的所有像素具有相似的强 度值并且以某种方式连接至彼此。一旦确定所有的组，则根据其被分配的 部件将每个对象贴有灰度级或颜色。
异常识别
在一个实施方式中，利用分类方法确定潜在不同的对象是否表示了真 正的异常。对潜在不同的对象的相关特征进行分类，并且将满足预定义分 类标准的对象贴有真正异常的标签。出于图像背景信息减少和异常识别之 目的，可以使用例如包括利用Otsu方法、自适应阈值方法、基于边缘的 方法、以及基于流域的方法的全球阈值的一些技术。
车辆识别编号捕获
在一个实施方式中，对于货物检查和车辆检查，本系统提供了一种自 动捕获牌照编号、货物集装箱识别号、或其他车辆识别号的光学识别编号 捕获系统。在一个实施方式中，识别编号捕获系统包括被定位成捕获牌照 号或其他识别号的摄像头和处理摄像头图像并且提取ID编号的OCR软 件。将捕获的识别编号添加到对应的检查记录中。
图30A至图30E示出了基于图像比较的自动检测系统和方法的应用 的实施例。图30A示出了通过检查系统获取的车辆3000的示例性历史图 像。图30B示出了仅通过实施例示出的、具有违禁品物品3001的相同车 辆的当前图像。此处，将当前图像变换(注册)至历史图像的空间。
接着，应用像素差方法，以显示当前图像与历史图像之间的差异。图 30C中示出了该差异图像。应注意，异常位置之外的、图30C中的图像的 任何非零差异皆来自于随机噪音。
接着，使用阈值技术，然后，针对已建立的阈值评估像素差值。仅大 于阈值的这些值剩余于限定潜在不同的对象。然后，应用分类技术来确定 哪些潜在不同的对象表示了实际的异常。在本实施例中，图30D的图像中 显示了仅剩余于分类步骤的潜在不同对象，其中，在图像中，违禁品物品 3010清晰可见。
然后，将真正异常变换回至当前图像的空间，并且如图30E所示，由 操作人员识别异常，其中，在显示器上标记并且呈现违禁品物品3030。
在一个实施方式中，基于车辆识别号(VIN)、牌照号、或其他唯一标 识符，提供用于存储至数据库并且从数据库调用图像的接口。在一个实施 方式中，接口进一步包括如之前部分中描述的各种操作人员辅助工具，以 帮助自动识别违禁品和危险物品。如上所述，在一个实施方式中，接口进 一步包括货物货单信息管理系统和界面。
图31示出了基于车辆图像比较进行危险品/违禁品检测的本系统的操 作人员界面的示例性屏幕。参考图31，当诸如卡车等货物车辆开始检查扫 描时，在参考图像数据库中找出在不同日期获取的、相同卡车的两个图像 3110和3120。因为数据库还链接至车辆/货物货单系统，所以向操作人员 提供关于货物的起始点和目的地、发货人和收货人、表格3112和3122中 的集装箱识别号和车辆牌照号、以及扫描图像的信息。
图32示出了根据一个实施方式的如何使用当前车辆图像和历史车辆 图像识别车辆结构随着时间的改变。参考图32，当扫描车辆3201时，还 记录了其牌照号3202。使用牌照号从系统数据库中检索同一车辆的历史图 像和日期。之后，将当前图像3203与历史图像3204进行比较。对两个图 像应用改变检测算法，以识别异常3205。在本实施例中，所识别的异常包 括隐藏在车辆的地板下方的对象，当使用改变检测算法比较两个图像时， 异常变得显而易见。
图33示出了如何使用车辆图像识别货物内装物随着行进距离的改变。 参考图33，在第一检查站3302扫描货物车辆3301并且记录其图像3303。 在跌检查站3304处再次扫描货物车辆并且记录器图像3305。然后，系统 自动比较两个图像3303和3305并且对其应用改变检测算法。如之前提及 的，通过诸如牌照等车辆的共同属性将两个图像链接在系统数据库中。在 比较之后，如有，改变检测算法则识别异常。在本实施例中，在货物中检 测额外的货盘3306，即，在第一检查站与第二检查站之间的距离中增加的 货盘。在这种情况下，如果货物货单保持不变，如由货单信息数据库报告 的，操作人员可以取消车辆的标记，以做进一步的检查。
图34示出了如何使用车辆图像识别货物内装物随着行进距离的改变 的另一实施例。参考图34，在第一检查站3402处扫描货物车辆3401并且 记录其图像3403。在第二检查站3404处再次扫描货物车辆并且记录其图 像3405。然后，系统自动比较两个图像3403和3405并且对其应用改变检 测算法。如之前提及的，通过诸如牌照等车辆的共同属性将两个图像链接 在系统数据库中。在比较之后，如有，改变检测算法则识别异常。在本实 施例中，检测到车辆已经在第一检查站与第二检查站之间的距离中清空其 负荷，并且事实上，第二图像3405中的集装箱与第一图像3403中的集装 箱不同。
在另一实施方式中，本说明书公开了一种通过提供诸如货物重量等货 物配置的评估作为位置(长度)、货盘尺寸、以及密度的函数而表征货物 的方法。
在一个实施方式中，获得货物的重量的方法包括将扫描货物的测量衰 减曲线与扫描仪的已知几何形状组合。在一个实施方式中，对于计算货盘 尺寸和密度，使用关于如何将货物布置在集装箱中的先验假设。具体地， 假设将货物布置在依靠在货物集装箱的地板上的一致密度材料的一个或 两个货盘矩形块中。能够使用该简化的模型拟合所测量的衰减曲线，以提 供包括货物块的长度、高度、以及宽度、其在集装箱中的前后位置、以及 其有效的钢材密度的尺度的评估。对于双能量扫描，使用原子数信息改进 货物特性。
图35是示出根据一个实施方式的通过评估货物重量而表征货物的示 例性方法的流程图。参考图35，在第一步骤3501中，建立货物块的钢材 厚度与扫描仪的衰减度之间的关系。接着，在3502中，使用直线加速器 光谱的模型和辐射源的已知过滤，开发衰减度对钢材厚度的角度依赖性的 校正。之后，在步骤3503中，将图像衰减转换成有效的有机体和钢材厚 度。
接着，在3504中，如果可用，确定货物的原子密度。然后，在步骤 3505中，计算一定高度的材料厚度x密度的和，以获得给定(长度)位置 的重量。最后，在步骤3506中，求所有位置的和以获得总重量。
图36是示出根据一个实施方式的通过评估货盘尺寸和密度而表征货 物的示例性方法的流程图。参考图36，在第一步骤3601中，建立货盘块 的钢材厚度与扫描仪的衰减度之间的关系。接着，在3602，使用直线加速 器光谱的模型与辐射源的已知过滤开发衰减度对钢材厚度的角度依赖性 的校正。之后，在步骤3603，将图像衰减转换成有效的有机体和钢材厚度。
接着，在3604中，从来自集装箱的背景信息校正钢材厚度曲线。然 后，如步骤3605所示，利用货物的优化货盘拟合产生的曲线，从而改变 货物的高度、深度、以及有效钢材密度。然后，在步骤3606，将产生的曲 线与已知货盘数据进行比较。可选地，分析可以延伸至更为不规则的货物， 因此，能够确定假设是否是合理的。
下面进一步详细说明了图35和图36中的流程图的上述步骤。
有效钢材厚度与衰减
图37、图38A、以及图38B示出了根据本说明书的一个实施方式的 如何使用利用辐射源(即，在该实施例中，为9MV直线加速器)采集的 数据确定所测量的衰减与沿着桁条中心线的钢材厚度之间的关系。参考图 37，示出了具有保持位于直线加速器桁条的中心线附近的钢板为14" (35.56cm)的试验夹具的货物集装箱的扫描图像。沿着感兴趣的区域(ROI)3701测量衰减曲线，从而产生约16000计数的钢板的平均衰减度。 作为已知钢材厚度(还包含0.49cm的集装箱壁的贡献)的函数，针对多 次扫描重复测量。然后，如图38A所示，将钢板加上集装箱壁的衰减度与 直线拟合。参考图38A，图表3801示出了作为衰减计数的函数的钢材厚 度的线性拟合。
从检测器阵列中的该位置处的衰减度获得钢材厚度的4参数拟合能够 被计算为如下：
y(cm钢材)＝(x-x0)/mu-((x-x0)/c)m (1)
其中：
x0＝88.76计数，针对空气观察的衰减偏移值
mu＝449计数/cm，钢材的线性衰减系数
c＝17345计数，mu下降的值的衰减度
m＝7.505，指示mu改变速度的指数。
通过图38B中的图表3802描述了上述计算，图38B示出了拟合将钢 材厚度预测至高于0.5cm的准确度。
角度依赖性的校正
图39A和图39B分别示出了沿着检测器阵列的不同位置的3.5"和7" 厚的钢材的衰减度的示例性绘图。参考图39A绘图3901和3902表示了两 个不同的6MV货物扫描仪系统的3.5"厚的钢材的衰减度。同样，在图39B 中，绘图3901和3902表示了两个不同的6MV货物扫描仪系统的7"厚的 钢材的衰减度。该实施例示出了由于x射线光谱的能量随着角度增加而减 少所产生的钢材衰减的角度依赖性。
在另一实施例中，测量9MV直线加速器的衰减度并且发现低于6MV 直线加速度衰减的约3％。这可能与直线加速器目标厚度和过滤的差异相 关，而阵列末端处的衰减下降则可能与来自检测器阵列的末端之外的材料 (其中，通量不被钢材衰减)的散射相关。
使用模拟结果，能够将等式(1)改造成包括对三个过滤器的角度依 赖性：
y(cm钢材)＝(x-x0)/mu(θ)-((x-x0)/c(θ))m(θ) (2)
其中，相对于中央检测器270测量源检测器角度，θ(度)，并且从 阵列的顶部开始从0至543将检测器编号。
拟合一致货物
图40示出了包括水瓶的示例性一致货物的扫描图像，用于相对于等 式(1)和(2)开发拟合程序。参考图40，由矩形4001表示货物，而矩 形4002表示感兴趣的背景区域(ROI)。在一个实施方式中，等式(2)与 钢材的正常密度7.8g/cm3相乘，得出将图像衰减计数转换成面积密度 (g/cm2)的式子。应用背景校正使得如4101所示的货物衰减度(面积密度)为错误！未发现参考源。然后，对于货物4201的一个货盘，并且对 于货物4202的两个货盘，最小平方拟合至背景校正钢材面积密度的应用 产生在错误！未发现参考源中所示的拟合。图43的表格中总结了水瓶的 衰减曲线的拟合结果。参考图43，能够看出，使用本方法针对单个货盘 4301和双货盘4302获得的货物尺度和特性与所测量的尺度和特性4303 接近。
在一个实施方式中，在计算衰减值确定货物特性时，本方法还考虑了 货盘之间的空隙。图44示出了如何从检测器阵列中的各个检测器获得的 衰减曲线推断出货盘的位置和几何形状。参考图44，矩形4401表示了单 一货盘拟合，而矩形4402和4403表示了双货盘拟合。以4411、4412、4413、 以及4414表示货物集装箱的外拐角。从来源至拐角的投影线4405表示图 像中出现拐角时的检测器数量。矩形4406表示评估货物集装箱的内壁所 定位的位置。
一起参考图42和图44，能够理解图42的面积密度绘图中的主要特征 如下。从图44中的检测器包装的底部开始，首先遇到右侧4403的货盘的 拐角(导致面积密度增加)。在由图42中的箭头4203指示的货盘的缝隙 处，曲线趋平。这是因为在该区域中，x射线仅通过近似恒定的路径长度 穿透第二货物货盘4403的左侧和右侧。然后，射线遇到左货盘4402的右手边的下方拐角并且衰减度增加高至顶部平台4205。该平台是射线穿过两 个货物货盘的两侧的地方，因此，检测器阵列的高度的衰减度仅存在小的 改变。然后，衰减度的后续减少遵循由图42中的第二箭头4204指示的、 与货物之间的缝隙上的x射线相似的一组变换。
在一个实施方式中，测试若干类型的一致货物，并且发现只要感兴趣 的区域是若干周期宽，沿着扫描方向衰减的周期性货物则产生合理稳定的 拟合密度。在一个实施方式中，因为背景信息衰减由于货物集装箱特征而 产生的任何改变将限制所到导出的密度的准确性，所以本方法进一步包括 用于操作人员辅助分析的有用工具。工具能够使得操作人员选择可调整的 ROI，以从主要ROI中排除显示背景发生明显改变的面积。
非一致货物的扫描
图45示出了使用本方法的另一示例性集装箱扫描。参考图45，扫描 包括钢板的集装箱的非一致货物。表示钢材穿透力的结果衰减图表4501 显示了小、但高度衰减的区域4502。在这种情况下，因为双货盘拟合之间 的缝隙趋于零，所以单一货盘扫描的曲线4503和双货盘扫描的曲线4504 产生近似一致的结果。
图46示出了与图45中的衰减曲线对应的、货物集装箱中的钢板的推 断位置和方位。参考图46，分别以4601和4602表示集装箱的外侧和内侧。 以4603表示货物集装箱中的钢板的位置和方位。
应注意，非常不一致并且形状不是矩形的货物不可以产生准确的货物 分布。例如，如果以倾斜或不规则的方式堆叠货物中的钢板，则违反了假 设钢材货物的方角(90度)具有直立的板材的拟合模型的基本假设。在该 情况下，可能需要额外的扫描视图来进一步约束模型，以提供更为准确的 拟合。
在一个实施方式中，使用所提取的货物参数进行不同的重量计算，包 括货盘至货盘重量及全货物重量的确定。
在一个实施方式中，使用下列等式评估货物重量(W)，逐个货盘应 用如下：
Figure BDA0003883274760000651
其中，求感兴趣的容积中的所有像素的和，μM是质量衰减系数，并 且I/I0表示规范化像素强度值；
像素宽度＝集装箱长度(单位：cm)/集装箱长度(单位：像素)；并且
从扫描仪的几何信息中获得像素高度。
为了评估货盘的货物重量μM，必须确定像素宽度和像素高度。
为了确定μM:基于高能量数据(HE)和低能量数据(LE)，通过使用 μ比来评估材料类型。在材料类型中，使用查询表获得对应的μM。
在一个实施方式中，可以使用本说明书中的系统和方法检测诸如烟草 等具体的违禁品。图47示出了货物集装箱4758中的烟草4738的示例性 双能量扫描图像。本说明书中的系统考虑了诸如密度、纹理、缝隙的间隔 等烟草的具体特征和特性，以自动检测是否存在烟草。
在一个实施方式中，本方法依赖于之前针对烟草的检测所描述的各种 操作人员辅助工具，诸如空集装箱证实、异常检测、图案辨别、材料区分、 货物与货单(证实)和货盘特性的匹配等。
在一个实施方式中，本系统使用空集装箱证实工具检测隐藏在集装箱 中的毒品的艰难情况，诸如隐藏在门框、门板、集装箱框、拐角块、地板 或集装箱结构的图像可以掩盖违禁品的其他情况中。
本领域普通技术人员应当认识到，即使是高能量的双能量x射线技术， 也不能区分不同类型的有机材料。因此，x射线图像中的异常可能需要耗 时、费力地地打开集装箱(由于为了避免打开集装箱而致使清关(clearing) 时间增长)，可能导致高误检率或低检测率。
通常发现毒品隐藏在同类的有机货物中，诸如包括水果和蔬菜或谷物 的货物。违禁品还能够隐藏在工业装备中，并且有时，必须损坏装备，才 能确定是否存在违禁品。如果未发现违禁品，则由于损坏而必须向发货人 进行补偿。存在情报机构指出违禁品隐藏在集装箱或卡车中的高概率的其 他情况。在这些及其他情况下，可以用于在不打开集装箱的情况下解决警 报。因此，在一个实施方式中，本说明书中的系统采用了用于确定货物的 元素组成的方法，以检测诸如毒品和麻醉剂等违禁品。
确定货物的元素组成的一种方法是采用中子。在这种情况下，脉冲中 子生成器检查被质疑包含违禁品的货物的区域。还可以检查相邻的区域进 行比较。结果为作为深度的函数的元素图。然后，采用元素组成确定货物 包含具体类型的违禁品的概率。图48中示出的表格中显示了所选择的材 料的元素组成。最后两列4801和4802显示了用于识别不同材料的一些特 征。例如，高的碳氧比(C/O)表示存在可卡因、海洛因、以及其他毒品。 因此，例如，水果和蔬菜等货物将导致C/O近似为0.1。然而，在存在可 卡因的区域中，比例将为约3。如果比例并不根据区域发生明显的改变， 则不需要打开集装箱或摧毁货物，由此节省考虑时间和成本。
在一个实施方式中，本系统通过检查货物区域进行货物货单证实而采 用了额外的操作构思。将扫描区域的元素组成与所公开的货单的元素组成 进行比较，以提供货单为正确的概率。在一个实施方式中，系统进一步采 用用于检测货盘异常、以进行毒品检测的工具。例如，该工具基于货单和 来自数据库的材料数据确定货盘是否属于同类。在发现异常的情况下，发 出警报。
在各种实施方式中，使用操作人员辅助工具的组合并且操作人员辅助 工具的组合有助于识别违禁品隐藏在除集装箱或拖车之外的卡车的一部 分中的情况，例如，当毒品隐藏在卡车的备用轮胎中时。
图19是可以应用本说明书中的任意方法的示例性X射线扫描系统的 示图。此处应注意，本说明书中的系统和方法可以采用的一种示例性的扫 描和检查系统包括但不限于Rapiscan Eagle移动检查系统。其他合适的系 统包括使用构台的检查系统、具有入口配置的检查系统、以及针对轨道车 专门设计的扫描系统。应注意，出于应用本说明书中的方法之目的，可以 采用用于检查货物、货物集装箱、以及其内装物的任何合适的系统。因此， 全部被委托给本发明的代理人的美国专利申请号12/780，910、13/370， 941、13/548，873、13/532，862、13/168，440、13/175，792、13/433， 270、13/281，622、13/108，039、12/675，471、12/993，831、12/993， 832、12/993，834、12/997，251、12/919，482、12/919，483、12/919，484、12/919，485、12/919，486、12/784，630、12/784，465、12/834， 890、13/009，765、13/032，593、13/368，178、以及13/368，202表示 了本发明可以采用的各种系统并且通过引用将其全部内容结合在此。此 外，全部被委托给本发明的代理人的美国专利号5，638，420、6，542， 580、7，876，879、7，949，101、6，843，599、7，483，510、7，769， 133、7，991，113、6，928，141、7，517，149、7，817，776、7，322， 745、7，720，195、7，995，705、7，369，643、7，519，148、7，876， 879、7，876，880、7，860，213、7，526，064、7，783，004、7，963， 695、7，991，113、8，059，781、8，135，110、8，170，177、8，223， 919、以及8，243，876表示了本发明可以采用的各种筛选系统并且通过 引用将其全部内容结合在此。
参考图19，在一个实施方式中，检查系统1900包括能够在检查车辆 和货物集装箱的任何检查站处部署的移动检查系统。图19示出了部署配 置中的移动检查系统的侧视图。系统包括诸如卡车等具有平坦床式表面和 安装在其上的装备的车辆1901。装备包括X射线源1902、吊臂1903、调 制器1904、冷却器1905、以及液压组件1906。放射检测器1907还安装在 卡车1901的板床上。
车辆1901的前部分包括操作人员驾驶室1908。在一个实施方式中， 操作人员驾驶室1908具有两个操作人员站台，每个站台配备有用于扫描 操作的大型高分辨率显示器。
在一个实施方式中，X射线源1902和吊臂1903是能被部署或装载的 单一固定装置的一部分。
在一个实施方式中，移动检查系统1900使用双能量扫描模式。在该 技术中，X射线源发射低能量和高能量的交替脉冲。两种能量的传输差或 比产生关于横越货物材料的原子数(Z)的信息。由此，在一个实施方式 中，X射线源1902以交织方式在两个操作电压之间切换。在另一实施方 式中，系统1900包括分别从水平和竖直两个视图输送图像的第一X射线 源1902和第二X射线源(未示出)。这允许系统从近似垂直的方位产生两 个单独同步的图像，由此提供更为完整的成像、减少重新定位和重新扫描 以及能够实现快速和准确的危险检测的需求。在一个实施方式中，两个来 源属于同一类型并且具有相同的操作电压(即，在200kV范围内)。在一 个实施方式中，检查系统使用三至五个X射线源，每个射线源均以单一电 压操作。
在一个实施方式中，系统提供双视图扫描，且通过两个X射线源或通 过高能量与低能量之间的单一源交替操作生成两个视图。在一个实施方式 中，通过将所接收的x射线分割成以能量二进制和第二能量二进制的L形 状阵列的双能量检测器支持每个视图，其中，在实施方式中，第一能量二 进制是低能量并且第二能量二进制是高能量。在一个实施方式中，每个阵 列包含两行检测器，其中一组采集低能量x射线并且另一组采集高能量x射线。该双能量数据是用于生成原子数(Z)信息的基础，由此提供有效 检测算法所必需的材料区分。
在一个实施方式中，所采用的X射线源的操作电压的范围可以为1kV 至1MeV，并且能够根据实现本发明的系统而改变。进一步地，应当认识 到，还可以使用在两个或多个操作电压之间切换的x射线源。进一步地， 尽管本实施例描述了双视图系统，然而，应当认识到，也可以使用单一视 图或多视图系统。
图20示出了部署模式的示例性移动检查系统，该系统可以采用本说 明书中描述的用于处理扫描图像并且检测危险品和违禁品的任意方法。本 领域普通技术人员应当认识到，系统还能够扫描诸如图中所示的一个卡车2002等大型卡车和集装箱、以及小型车辆。当车辆2002经过由吊臂建立 的入口2003时，使用来自X射线源的辐射进行扫描(未示出)。通过合适 的检测器(未示出)检测通过车辆传输(并且被衰减)的X射线。在一个 实施方式中，将检测器集成在与X射线源相对并且位于桁条路径上的吊臂 2004的部分内。从所检测的辐射生成图像并且构成材料区分的基础。美国 专利申请号13/577，170中提供了X射线扫描系统的进一步细节，通过引 用将其全部内容结合在此。上述实施例仅示出了本发明的系统的许多应 用。尽管此处仅描述了本发明的少量实施方式，然而，应当理解的是，在 不背离本发明的实质或范围的情况下，本发明可能涵盖许多其他具体的形 式。因此，本实施例及实施方式应被视为示出性和非限制性，并且在所附 权利要求书的范围内，可以改造本发明。

Claims (1)

1.一种用于评估货物的平均货盘尺寸和密度的方法，所述方法包括：
使用放射摄影源生成所述货物的扫描图像；
分析所述扫描图像，以从图像衰减值生成有机体和钢材厚度曲线；
针对来自所述货物的背景信号校正所述钢材厚度曲线；
使用货物的优化货盘拟合所述有机体和钢材厚度曲线；并且
将拟合曲线与已知的货盘数据进行比较。
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