CN117331138B - 一种智能分析仪的智能化探测系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种智能分析仪的智能化探测系统，包括行李安检机、智能分析系统、多个摄像装置、安检人员终端；摄像装置拍摄包含旅客与行李的照片，并传输至智能分析系统；智能分析系统对包含旅客与行李的照片提取第一特征；标识含有疑似危险物品的行李；对通过所述行李安检机的行李从多个角度拍照；对通过被标识含有疑似危险物品的行李提取每一角度的第二特征；计算每一角度的第二特征与第一特征的相似度，将旅客与有疑似危险物品的行李绑定，并将包含旅客与有疑似危险物品的行李的照片发送至所述安检人员终端。通过上述方案可以减低危险品错检率。

Description

一种智能分析仪的智能化探测系统

技术领域

本发明涉及安检领域，具体而言涉及一种智能分析仪的智能化探测系统。

背景技术

现有技术中行李安检机在检测到疑似危险物品后通常要求旅客开包检查，在旅客流量较大时，开包检查很容易造成安检通道拥堵。

发明内容

为了解决现有技术中的问题，本发明提供一种智能分析仪的智能化探测系统。

在本发明的一个方面，提供一种智能分析仪的智能化探测系统所述系统包括：行李安检机、智能分析系统、多个摄像装置、安检人员终端；所述多个摄像装置位于安检场所内，所述多个摄像装置拍摄包含旅客与行李的照片，并传输至所述智能分析系统；所述智能分析系统对包含旅客与行李的照片提取第一特征；所述行李安检机识别通过所述行李安检机的行李中的疑似危险物品，并标识含有疑似危险物品的行李；所述行李安检机内包括多个光学摄像装置，对通过所述行李安检机的行李从多个角度拍照；所述行李安检机将从多个角度拍摄的照片传输至所述智能分析系统；所述智能分析系统根据从多个角度拍摄的照片对通过被标识含有疑似危险物品的行李提取每一角度的第二特征；所述智能分析系统计算每一角度的第二特征与第一特征的相似度，如果任一角度的特征相似度超过第一阈值，则将旅客与有疑似危险物品的行李绑定，并将包含旅客与有疑似危险物品的行李的照片发送至所述安检人员终端。

进一步地，所述智能分析系统收集历史照片，采用第一模型对所述历史照片进行图像识别，识别出其中的行李图像；对识别出的行李图像采用SIFT算法提取特征；对提取出的全部特征的描述子进行聚类，并将每一聚类的聚类中心确定为目标局部特征。

进一步地，所述智能分析系统对包含旅客与行李的照片提取第一特征之后，将所述第一特征的全部特征点的描述子与目标局部特征进行相似度计算，确定所述第一特征包括的目标局部特征。

进一步地，所述智能分析系统根据从多个角度拍摄的照片对通过被标识含有疑似危险物品的行李提取每一角度的第二特征之后，将所述每一角度的第二特征的全部特征点的描述子与目标局部特征进行相似度计算，确定所述第二特征包括的目标局部特征。

进一步地，确定所述第一特征包括的目标局部特征以及确定所述每一角度的第二特征包括的目标局部特征之后，所述智能分析系统计算每一角度的第二特征与第一特征的相似度之前，判定所述第一特征包括的目标局部特征是否全部在所述每一角度的第二特征包括的目标局部特征中，如果是则进行后续步骤，如果否则不进行后续步骤。

进一步地，将多角度照片中的每一角度照片对应的第二特征与第一特征进行相似度计算。

进一步地，所述行李安检机内包括十一个光学摄像装置，所述十一个光学摄像装置的安装位置对应于正十二面体除底面外的十一个面的每一面的中心。

进一步地，将旅客与有疑似危险物品的行李绑定之后，通过人脸识别系统确定旅客信息，并将旅客信息发送至所述安检人员终端。

进一步地，将旅客与有疑似危险物品的行李绑定之后，在所述多个摄像装置拍摄的画面中对旅客进行框定，并进行目标跟踪，同时进行声光报警；所述多个摄像装置拍摄的画面显示于监控中心显示屏。

进一步地，所述安检人员终端包括可穿戴设备，在收到旅客与有疑似危险物品的行李绑定消息之后，所述可穿戴设备进行震动提醒。

本发明通过上述技术方案，可以产生如下有益效果：

根据局部特征相同可以对安检区域中杂乱的行李进行初筛，以快速排除非相似的行李，从面大大提高匹配效率。

通过疑似危险物与旅客绑定，让安检人员可以进一步地追踪监控，以观察旅客行为是否可疑，避免过多的开包检查，提高安检效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明系统的结构图。

具体实施方式

下面，结合附图以及具体实施方式，对发明做出进一步的描述。

本实施例通过如下系统解决背景技术中所提到的问题:

在一个实施例中，参考图1，本发明提供一种智能分析仪的智能化探测系统，所述系统包括：行李安检机、智能分析系统、多个摄像装置、安检人员终端。

行李安检系统通常被用于机场、火车站、地铁站、重要场所等，以确保安全和监控。

行李安检机，是用于检查旅客随身携带的行李和物品的设备，可以是现有技术中的任意常规安检机设备。可以包括X射线扫描仪、金属探测器和其他检测设备，用于识别潜在的威胁物品，如武器、爆炸物等。行李安检机可包括传送带、安检机体等，旅客将行李放置于传送带，传送至机体内进行具体检测。

智能分析系统，是一个中央处理系统，是本实施例的核心系统，用于分析从摄像装置和行李安检机获取的数据。并对数据进行分析，以识别潜在的安全威胁或异常行为。

多个摄像装置用于监控安检区域和旅客活动。这些摄像头可以包括固定摄像头、全景摄像头、高清摄像头等，用于捕获不同角度的图像和视频。

安检人员终端是安检人员使用的终端设备，用于与系统互动、查看图像和视频流、接收警报、记录数据等。可以是计算机、平板电脑、可穿戴设备或其他移动设备。

所述多个摄像装置位于安检场所内，所述多个摄像装置拍摄包含旅客与行李的照片，并传输至所述智能分析系统。

摄像装置可根据安检场所的布局和需求进行合理安置，以确保涵盖重要区域。包括入口处、行李传送带、安检区域和出口等位置。摄像装置的位置选择应考虑最佳视野和覆盖率，确保能够清楚获取旅客与行李的照片即可，具体位置布置本实施例不做具体限定。

另外，摄像装置应能够拍摄高质量的图像，以确保能够捕获旅客与行李的细节，包括图像分辨率、曝光、对焦和图像质量控制。拍摄的图像可通过网络(有线或无线)或其他通信手段传输至智能分析系统。

所述智能分析系统收集历史照片，对所述历史照片进行图像识别，识别出其中的行李图像；对识别出的行李图像采用SIFT算法提取特征；对提取出的全部特征的描述子进行聚类，并将每一聚类的聚类中心确定为目标局部特征。

由于安检场所内环境复杂，人流量大，行李多，在后续的匹配过程中需要进行计算的数据量特别大，为了加快匹配速度，本实施例首先对行李进行特征聚类，以确定出行李的局部特征集合。

能分析系统在工作前期会收到很多包括了行李的照片，为了确定出行李图片可对所述历史照片进行图像识别，识别出其中的行李图像。进一步地，采用现有技术中的方案进行行李图像识别，如高庆吉等提出的“基于表面深度值均方差的航空行李分类研究”。

进一步地，由于摄像装置固定，可使用背景减除算法等去除背景，只保留人体与行李图像。在只能人体与行李图像的图像使用图像分割法分割出人体与行李，或使用现有技术中的人体检测模型检测出人体轮廓，再将人体轮廓去除只保留行李图像。

在获取行李图像后，采用SIFT算法进行特征提取。

SIFT算法提取的特征点包括了如下属性：

关键点：SURF/SIFT算法在图像中寻找关键点，这些关键点通常对应于图像中的局部特征，如角点、边缘等。这些关键点具有以下属性：

位置：关键点在图像中的坐标位置。

尺度：关键点的大小，这使得SIFT特征对于不同尺度下的图像具有不变性。

方向：关键点的主要方向，用于描述关键点周围的特征方向性。

响应值：关键点的特征响应强度，通常用于选择稳定的关键点。

描述子：与每个关键点相关联的是一个描述子，用于描述关键点周围的图像区域。SIFT描述子是一个向量，通常包含128维，用于表示关键点周围的特征信息。描述子捕获了关键点周围的图像纹理、形状和颜色等特征。

其中描述子表达了一个关键点周围的特征，其通常可以理解为一个局部部件，如行李箱的把手、轮子、背包的背带等，由于行李种类有限，并且组成部件类似，进一步对提取出的全部特征的描述子进行聚类，则每一聚类的聚类中心表达了一个相似的部件，如行李箱的把手、轮子等，将聚类中心确定为目标局部特征，不同的行李由不同的聚类中心(目标局部特征)组成。通过目标局部特征可以对行李进行粗分类，如一包括了轮子的行李，通过粗分类后不会与不包括轮子的行李混淆，从而提高匹配效率。

本步骤中的操作均可离线运行，虽然包括了行李的图像提取、特征聚类等耗时操作，但上述操作均不用在检测时实时运行，因此不会对终端用户产生影响。

所述智能分析系统对包含旅客与行李的照片提取第一特征。

由于多个摄像装置固定于安检场所内，因此拍摄的图像背景固定，可以很容易去掉背景(如使用透明度通道或背景减除算法)。为了能够更快地提取特征，在提取第一特征之前，将背景图像去除，只剩下旅客与行李。

进一步地，由于拍摄位置固定，拍摄角度一定，可根据图像上的距离进行实际距离测量，因此可根据目标距离与拍摄位置的距离以及行李安检机内摄像装置与目标之间的距离进行同尺度缩放，以便进行同尺度匹配。如在角度相似的情况下，行李安检机内摄像装置与目标之间的距离为0.5m，而安检场所内摄像装置与目标之间的距离为10m，则可将安检场所内摄像装置拍摄的目标放大20倍，以进行同尺度匹配。

进一步地，如果继续对旅客与行李进行识别和分离需要较多的计算资源并且速度慢，本实施例直接对旅客与行李进行特征提取。为了提高特征提取的速度，优选地，本实施可采用SIFT算法的快速改进SURF(Speeded-Up Robust Features)。

进一步地，智能分析系统对包含旅客与行李的照片提取第一特征之后，将所述第一特征的全部特征点的描述子与目标局部特征进行相似度计算，确定所述第一特征包括的目标局部特征。由于目标局部特征类似于行李的组件，因此，所述第一特征包括的目标局部特征即可表示照片中的行李由哪些部件组成。描述子为向量表示，第一特征的全部特征点的描述子与目标局部特征进行相似度计算可采用如余弦相似度、欧几里德距离等，当相似度大于一定的阈值时，表示两个描述子相似。

所述行李安检机识别通过所述行李安检机的行李中的疑似危险物品，并标识含有疑似危险物品的行李。

行李通过行李传送带进入X射线扫描机。X射线机会生成X射线图像，显示行李包裹内的物体。获取的X射线图像将由计算机进行分析。计算机使用图像处理算法检测图像中的不寻常区域，可能表示潜在的危险物品。这些算法可以检测到不同的物体密度和形状，例如金属、液体、爆炸物等。如果计算机检测到潜在的危险物品或异常区域，操作员会在监控屏幕上看到标记该区域的图像。由于行李物品复杂，现有的行李安检机均无法百分之百确定物品是否为危险品，通常是给出一个危险品概率，在本实施例中，可设定一个危险品概率，对大于概率值的物品进行后续步骤跟踪检查，如设定概率为70％。

所述行李安检机内包括多个光学摄像装置，对通过所述行李安检机的行李从多个角度拍照。

由于旅客在安检区域内可能以任意角度拿持行李，从安检区摄像装置拍摄的照片可能是行李的任意角度，为了方便与行李安检机内识别有疑似危险物品的行李进行匹配，在所述行李安检机内包括多个光学摄像装置，多个角度的摄像装置可以捕捉行李包裹的不同部分，包括顶部、前侧、后侧和侧面，从而提供全方位的图像视角。

进一步地，为了得到不同角度的图像，所述行李安检机内包括十一个光学摄像装置，所述十一个光学摄像装置的安装位置对应于正十二面体除底面外的十一个面的每一面的中心。正十二面体由12个五边形组成，传送带为正十二面体的底面，无法拍照，其它每一个面的中心点对应一个拍摄位置，每一次均可获取11个角度的照片。

所述行李安检机将从多个角度拍摄的照片传输至所述智能分析系统。所述智能分析系统根据从多个角度拍摄的照片对通过被标识含有疑似危险物品的行李提取每一角度的第二特征。

行李安检机从多个角度拍摄的照片，每个角度均中包含了一部分行业图像，对每一个角度的图像均如前述步骤那新进行SIFT特征的提取，以便多个角度进行图像匹配，从而可以更准确地匹配到目标行李。

进一步地，所述智能分析系统根据从多个角度拍摄的照片对通过被标识含有疑似危险物品的行李提取每一角度的第二特征之后，将所述每一角度的第二特征的全部特征点的描述子与目标局部特征进行相似度计算，确定所述第二特征包括的目标局部特征。与第一特征类似地，由于目标局部特征类似于行李的组件，因此，所述第二特征包括的目标局部特征即可表示照片中的行李由哪些部件组成。描述子为向量表示，第二特征的全部特征点的描述子与目标局部特征进行相似度计算可采用如余弦相似度、欧几里德距离等，当相似度大于一定的阈值时，表示两个描述子相似，从而可以确定出每一个角度的图像中的行李由哪些特征(组件)组成。

判定所述第一特征包括的目标局部特征是否全部在所述每一角度的第二特征包括的目标局部特征中，如果是则进行后续步骤，如果否则不进行后续步骤。

在前述的步骤中对第一特征以及每一角度的图像的第二特征中包括的目标局部特征(可看为组件)进行分析，如果从一个相近的角度看过去，如都从行李箱的左上获取的图像，则图像中都会包括行李箱的把手、拉链等特征。如果第一特征中包括的目标局部特征与某一角度的第二特征中包括的局部特征相同，则说明这两幅图像中的行李是一个行李的概率比较大(只是概率大，不一定就是)，如果不相同，则说明两者不是同一个角度的相同行李，无法进行后续的判断。

在本步骤中，根据局部特征相同可以对安检区域中杂乱的行李进行初筛，以快速排除非相似的行李，从面大大提高匹配效率。

所述智能分析系统计算每一角度的第二特征与第一特征的相似度，如果任一角度的特征相似度超过第一阈值，则将旅客与有疑似危险物品的行李绑定，并将包含旅客与有疑似危险物品的行李的照片发送至所述安检人员终端。

系统计算每个角度的第二特征与第一特征之间的相似度。相似度计算可采用余弦相似度、欧几里德距离或其他合适的相似度度量方法，上述方法均属于现有技术。将多角度照片中的每一角度照片对应的第二特征与第一特征进行相似度计算。系统比较每个角度的特征相似度与预定义的第一阈值。如果任何角度的特征相似度超过该阈值，系统将认为该行李可能包含疑似危险物品。如果特征相似度超过第一阈值，系统将旅客与具有疑似危险物品的行李绑定在一起。这意味着系统将跟踪哪个旅客的行李被标识为潜在危险。系统将包含旅客与具有疑似危险物品的行李的照片发送至安检人员终端，以引起他们的注意。这有助于确保安检人员能够检查标记的行李并采取适当的措施。

进一步地，将旅客与有疑似危险物品的行李绑定之后，通过人脸识别系统确定旅客信息，并将旅客信息发送至所述安检人员终端。人脸识别系统可查询数据库以查找与旅客脸部图像匹配的记录。数据库中存储了旅客的信息，例如姓名、身份证号码、护照号码等。如果人脸识别系统成功匹配了旅客的脸部图像，系统将提取旅客的信息并将其与绑定的行李信息关联。确定了旅客信息后，系统将这些信息发送至安检人员终端。这包括旅客的身份信息以及与有疑似危险物品的行李的关联。安检人员可以根据接收到的信息来采取适当的措施，例如与旅客进行进一步交流、检查旅客的行李或采取其他必要措施。

进一步地，将旅客与有疑似危险物品的行李绑定之后，在所述多个摄像装置拍摄的画面中对旅客进行框定，并进行目标跟踪，同时进行声光报警；所述多个摄像装置拍摄的画面显示于监控中心显示屏。多个摄像装置将实时拍摄旅客的画面。在监控中心，可以使用计算机视觉技术，如人体检测和目标识别算法，来自动检测和框定旅客或通过工作人员进行手工框定。一旦旅客被框定，目标跟踪算法可以用于连续追踪旅客的运动，以确保安检人员可以实时了解旅客的位置和行动。如果出现异常或需要注意的情况，系统可以触发声光报警。声音警报和闪烁的警示灯可以立即吸引安检人员的注意，使他们能够采取适当的措施。多个摄像装置拍摄的画面会显示在监控中心的显示屏上，以供安检人员实时查看。这使他们能够在出现问题时迅速采取行动。

进一步地，所述安检人员终端包括可穿戴设备，在收到旅客与有疑似危险物品的行李绑定消息之后，所述可穿戴设备进行震动提醒。安检人员终端接收到旅客与有疑似危险物品的行李绑定的消息，可穿戴设备，如智能手表、手环或耳麦等，将执行震动提醒。这种震动可以是短暂的振动，足以引起安检人员的注意，并且不会引起其它人的注意。一旦安检人员感到震动提醒，他们可以查看终端上的警报信息，了解与哪个旅客以及哪个行李绑定存在疑似危险物品的情况。基于接收到的信息，安检人员可以采取适当的措施，如与旅客进行进一步交流、检查行李或协助其他安全程序。

最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。

本发明未特别明确的部分模块结构，以现有技术记载的内容为准。本发明在前述背景技术部分以及具体实施例部分提及的现有技术可作为本发明的一部分，用于理解部分技术特征或者参数的含义。本发明的保护范围以权利要求实际记载的内容为准。

Claims (10)

1.一种智能分析仪的智能化探测系统，所述系统包括：行李安检机、智能分析系统、多个摄像装置、安检人员终端；

所述多个摄像装置位于安检场所内，所述多个摄像装置拍摄包含旅客与行李的照片，并传输至所述智能分析系统；

所述智能分析系统对包含旅客与行李的照片提取第一特征；

所述行李安检机识别通过所述行李安检机的行李中的疑似危险物品，并标识含有疑似危险物品的行李；

所述行李安检机内包括多个光学摄像装置，对通过所述行李安检机的行李从多个角度拍照；

所述行李安检机将从多个角度拍摄的照片传输至所述智能分析系统；

所述智能分析系统根据从多个角度拍摄的照片对被标识含有疑似危险物品的行李提取每一角度的第二特征；

所述智能分析系统计算每一角度的第二特征与第一特征的相似度，如果任一角度的特征相似度超过第一阈值，则将旅客与有疑似危险物品的行李绑定，并将包含旅客与有疑似危险物品的行李的照片发送至所述安检人员终端。

2.根据权利要求1所述的一种智能分析仪的智能化探测系统，其特征在于：所述智能分析系统收集历史照片，采用第一模型对所述历史照片进行图像识别，识别出其中的行李图像；对识别出的行李图像采用SIFT算法提取特征；对提取出的全部特征的描述子进行聚类，并将每一聚类的聚类中心确定为目标局部特征。

3.根据权利要求2所述的一种智能分析仪的智能化探测系统，其特征在于：所述智能分析系统对包含旅客与行李的照片提取第一特征之后，将所述第一特征的全部特征点的描述子与目标局部特征进行相似度计算，确定所述第一特征包括的目标局部特征。

4.根据权利要求3所述的一种智能分析仪的智能化探测系统，其特征在于：所述智能分析系统根据从多个角度拍摄的照片对被标识含有疑似危险物品的行李提取每一角度的第二特征之后，将所述每一角度的第二特征的全部特征点的描述子与目标局部特征进行相似度计算，确定所述第二特征包括的目标局部特征。

5.根据权利要求4所述的一种智能分析仪的智能化探测系统，其特征在于：确定所述第一特征包括的目标局部特征以及确定所述每一角度的第二特征包括的目标局部特征之后，所述智能分析系统计算每一角度的第二特征与第一特征的相似度之前，判定所述第一特征包括的目标局部特征是否全部在所述每一角度的第二特征包括的目标局部特征中，如果是则进行后续步骤，如果否则不进行后续步骤。

6.根据权利要求5所述的一种智能分析仪的智能化探测系统，其特征在于所述智能分析系统计算每一角度的第二特征与第一特征的相似度包括：将多角度照片中的每一角度照片对应的第二特征与第一特征进行相似度计算。

7.根据权利要求1所述的一种智能分析仪的智能化探测系统，其特征在于：所述行李安检机内包括十一个光学摄像装置，所述十一个光学摄像装置的安装位置对应于正十二面体除底面外的十一个面的每一面的中心。

8.根据权利要求1所述的一种智能分析仪的智能化探测系统，其特征在于：将旅客与有疑似危险物品的行李绑定之后，通过人脸识别系统确定旅客信息，并将旅客信息发送至所述安检人员终端。

9.根据权利要求1所述的一种智能分析仪的智能化探测系统，其特征在于：将旅客与有疑似危险物品的行李绑定之后，在所述多个摄像装置拍摄的画面中对旅客进行框定，并进行目标跟踪，同时进行声光报警；所述多个摄像装置拍摄的画面显示于监控中心显示屏。

10.根据权利要求1所述的一种智能分析仪的智能化探测系统，其特征在于：所述安检人员终端包括可穿戴设备，在收到旅客与有疑似危险物品的行李绑定消息之后，所述可穿戴设备进行震动提醒。