KR101884575B1 - Scanning system for security - Google Patents

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KR101884575B1
KR101884575B1 KR1020170166534A KR20170166534A KR101884575B1 KR 101884575 B1 KR101884575 B1 KR 101884575B1 KR 1020170166534 A KR1020170166534 A KR 1020170166534A KR 20170166534 A KR20170166534 A KR 20170166534A KR 101884575 B1 KR101884575 B1 KR 101884575B1
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강지석
김영훈
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한국공항공사
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Abstract

A security search system comprises: a security search apparatus; article database storing hazard article characteristic data; and an article information server providing the hazard article characteristic data to a security terminal through a communication network. The security search apparatus includes: a security search device which scans at least one targeted object to obtain transmitted image data; and the security terminal for extracting characteristic data of the targeted object from the transmitted image data and comparing the characteristic data of the targeted object with the pre-stored hazard article characteristic data to determine an article to be inspected.

Description

보안 검색 시스템{SCANNING SYSTEM FOR SECURITY}{SCANNING SYSTEM FOR SECURITY}

이하의 설명은 보안 검색 시스템에 관한 것이다. The following description relates to a secure retrieval system.

일반적으로 공항, 항만 또는 각종 회의장에서는 총기류 등의 금속성 물질을 탐지하여 위험물의 반입을 금지하기 위해 통상의 금속탐지기를 설치하는데, 상기 금속탐지기는 통상 발생된 자력선이 금속성 물질의 유무에 따라 변화되는 성질을 이용하여 총기 또는 기타 금속성 위험물을 탐지해 내는 장치이다.Generally, in an airport, a port or various meeting places, a metal detector is installed so as to detect metallic materials such as firearms and prohibit the bringing in of dangerous materials. The metal detector is characterized in that the generated magnetic flux lines are changed depending on the presence or absence of a metallic material To detect firearms or other metallic dangerous materials.

금속탐지기는 경관이나 안전요원이 휴대하여 출입자의 금속류 소지여부를 검색하는 휴대용 금속탐지기와, 게이트 형태의 구조물을 통해 출입자를 차례로 통과시킴에 따라 소지한 금속을 탐지해 내는 문형검색기가 널리 보급되어 있는 실정이다.The metal detector is widely used as a portable metal detector to detect the presence of metal by passengers or security personnel and to detect the metal possessed by the passengers through the gate structure It is true.

그러나, 상기한 금속탐지기 만으로는 금속성 물질이 아닌 플라스틱 폭탄 등은 근본적으로 탐지하기가 곤란하므로 급변하는 테러 양상에 대비하기가 어려운 단 점이 있으며, 이를 위해 다수의 경관 또는 안전요원이 일일이 수하물을 검색해야 하는 문제가 있었다.However, since the above-described metal detector alone can not fundamentally detect plastic bombs, which are not metallic ones, it is difficult to prepare for a sudden change in terrorism. To this end, a large number of officers or security officers must search baggage individually There was a problem.

이러한 문제를 해결하기 위해 검색대를 통과하는 수하물에 대해 실시간으로 판독이 가능한 X-RAY를 이용한 검색시스템이 도입되면서 수하물 검색시간을 줄일 수 있게 되었다. 공항이나 항만 등에 설치되어 수하물에 포함된 불법 소지물을 검색하는 X-RAY 검색장비는 실시간 판독이 가능하며, 녹화기능을 겸비한 검색장비도 도입되어 사용되고 있다.In order to solve this problem, the search system using X-RAY which can read real-time about the baggage passing through the search bag has been introduced, so that the search time of baggage can be reduced. X-RAY search equipment installed at airports and ports and searching illegal items included in baggage can be read in real time, and search equipment having recording function is also introduced and used.

그러나 이러한 X-RAY 검색기는 분당 12m이상의 빠른 속도로 연속으로 이동하는 수하물을 스캔하여 표출되는 이미지를 보안검색요원이 육안으로 위해 물품을 판별한다. 따라서, 보안검색요원의 업무피로도가 증가되면 검색 판독률이 저하될 수 있었다. 또한, 보안검색요원의 숙련도에 따라 위해 물품의 판독능력에 차이가 발생할 수 있었다. 또한, X-RAY 검색기는 스캔 이미지의 수동확인으로 위해 물품 반입 시, 보안검색요원이 정밀 판독할 시간이 필요하여 검색에 장시간이 소요되고, 공항청사 내 혼잡이 가중되고 항공기 운항에 지연을 초래할 수 있었다. However, this X-RAY scanner scans consecutively moving luggage at a speed of more than 12m per minute and identifies the images to be visualized by security personnel. Thus, as the workload of the security detection personnel increases, the retrieval read rate may be lowered. In addition, according to the skill level of the security search personnel, there may be a difference in the reading ability of the articles. In addition, the X-RAY scanner requires a long time to retrieve accurate information from security scanners when the goods are brought in by manual confirmation of the scanned image, and it takes a long time to search, the congestion in the airport office is increased, there was.

실시 예의 목적은, 보안 검색장치에 물품 반입 시, 보안 검색장치가 물품 데이터 베이스를 통해 보안검색업무를 자동을 수행하여 검색 판독률을 높여 보안검색 실패를 사전에 차단하고, 신속한 보안 검색을 통해 보안검색에 걸리는 시간을 감소시키는 보안 검색 시스템을 제공하는 것이다. The object of the embodiment is to provide a security search apparatus which automatically performs a security search operation through an article database when a goods are brought into a security search apparatus to increase the retrieval read rate to prevent security search failure in advance, And to reduce the time required for the search.

또한, 패턴인식, 기계학습 및 3차원 모델링 기술을 활용하여 보안 검색장치를 통과하는 물품을 자동으로 판독할 수 있는 보안 검색 시스템을 제공하는 것이다. It is also an object of the present invention to provide a security retrieval system that can automatically read articles passing through a security retrieval apparatus by utilizing pattern recognition, machine learning, and three-dimensional modeling technology.

또한, 복수의 위치에 배치되어 있는 보안 검색장치에서 통과하는 물품의 이미지에 대한 통합 데이터베이스를 구축하여, 각각의 보안 검색장치의 물품 검색 효율을 높이는 보안 검색 시스템을 제공하는 것이다. It is another object of the present invention to provide a security retrieval system for constructing an integrated database of images of articles passing through a security retrieval apparatus disposed at a plurality of locations, thereby enhancing product retrieval efficiency of each security retrieval apparatus.

또한, 위해물품 검색 시 알람을 발생시켜 보안검색요원의 숙련도에 따른 인적 오류를 감소시킬 수 있는 보안 검색 시스템을 제공하는 것이다. It is another object of the present invention to provide a security search system capable of generating an alarm upon retrieving a forgery product, thereby reducing human error according to the proficiency level of the security search agent.

실시 예에 따른 보안 검색 시스템에 대해 설명한다. A security search system according to an embodiment will be described.

보안 검색 시스템은 적어도 하나 이상의 대상체를 스캔하여 투과 이미지 데이터를 획득하는 보안 검색대와, 상기 투과 이미지 데이터에서 대상체의 특징 데이터를 추출하여 상기 대상체의 특징 데이터와 기 저장된 위해 물품 특징 데이터를 비교하여 위해 물품을 판별하는 보안 단말을 포함하는 보안 검색장치, 상기 위해 물품 특징 데이터가 저장된 물품 데이터 베이스 및 상기 위해 물품 특징 데이터를 상기 보안 단말에 통신망을 통해 제공하는 물품 정보 서버를 포함할 수 있다. The security search system includes a security search unit that scans at least one object to obtain transmitted image data, and a feature extraction unit that extracts feature data of the object from the transmitted image data and compares feature data of the object with pre- A security search apparatus including a security terminal for identifying an article, an article database storing the risk article characteristic data, and an article information server providing the risk article characteristic data to the secure terminal through a communication network.

일측에 따르면, 상기 보안 검색장치는 복수로 구비되어서, 서로 다른 복수의 위치에 적어도 하나 이상이 구비되고, 상기 복수의 보안 검색장치는 상기 물품 정보 서버와 연동되어서 상기 위해 물품 특징 데이터의 공유가 가능할 수 있다. According to one aspect of the present invention, the plurality of security search devices are provided, and at least one of the plurality of security search devices is provided at a plurality of different positions, and the plurality of security search devices interoperate with the goods information server to share the goods characteristic data .

일측에 따르면, 상기 보안 단말은, 상기 투과 이미지 데이터를 수신하는 수신부, 상기 투과 이미지 데이터에 대한 전처리를 수행하여 이차원 형상 데이터를 생성하는 전처리부, 상기 투과 이미지 데이터에서 삼차원 모델링 데이터를 생성하는 삼차원 모델링부, 상기 이차원 형상 데이터 및 삼차원 모델링 데이터를 포함하는 대상체의 위해 물품 특징 데이터에서 위해 물품 판별에 필요한 특징을 추출하는 특징 추출부, 상기 대상체의 위해 물품 특징 데이터의 패턴을 기계 학습하고, 상기 특징 추출부에서 추출된 특징에 대해 패턴을 인식하는 패턴 인식부 및 상기 패턴 인식부에서 인식된 결과를 이용하여, 위해 물품을 판별하는 판별부를 포함할 수 있다. According to one aspect of the present invention, the secure terminal includes a receiving unit that receives the transmitted image data, a preprocessor that preprocesses the transmitted image data to generate two-dimensional shape data, a three-dimensional modeling unit that generates three- Dimensional shape data and three-dimensional modeling data, a feature extraction unit for extracting features necessary for distinguishing a risky item from the risky product feature data of the object including the two-dimensional shape data and the three-dimensional modeling data, A pattern recognition unit for recognizing the pattern with respect to the feature extracted by the pattern recognition unit, and a determination unit for determining the damage item using the result recognized by the pattern recognition unit.

일측에 따르면, 상기 전처리부는, 상기 투과 이미지 데이터에 이진화, 세션화, 잡음 제거 중에서 하나 이상의 전처리를 수행할 수 있다. According to one aspect of the present invention, the pre-processing unit may perform at least one of pre-processing such as binarization, sessionization, and noise removal on the transmission image data.

일측에 따르면, 상기 보안 단말은, 상기 투과 이미지 데이터에 각각의 대상체의 물질을 판별하여 색상을 부가하는 색상부가부를 더 포함할 수 있다. According to an aspect of the present invention, the secure terminal may further include a color attaching unit that adds color to the transmitted image data by discriminating a substance of each object.

일측에 따르면, 상기 색상부가부는, 유기물, 무기물, 혼합물 및 탐지불가물품에 대해 각각 다른 색상을 부가할 수 있다. According to one aspect, the color adder may add a different color to each of the organic, inorganic, mixture and undetectable items.

일측에 따르면, 상기 보안 단말은, 상기 판별된 위해 물품의 종류를 포함하는 위해 물품 특징 데이터를 상기 투과 이미지 데이터에 매칭하는 매칭부 및 상기 위해 물품 특징 데이터가 매칭된 대상체의 투과 이미지 데이터를 표시하는 표시부를 더 포함할 수 있다. According to one aspect of the present invention, the secure terminal includes a matching unit for matching the item characteristic data including the type of the determined risk item to the transmitted image data, and a matching unit for displaying the transmitted image data of the matched object And may further include a display unit.

일측에 따르면, 상기 표시부는, 상기 위해 물품 특징 데이터가 매칭된 상기 투과 이미지 데이터가 표시되면, 청각적 또는 시각적인 형태로 경고를 더 표시할 수 있다. According to one aspect, when the transmitted image data in which the hazardous goods characteristic data is matched is displayed, the display unit may further display an alarm in an audible or visual form.

일측에 따르면, 상기 물품 정보 서버와 연동되고, 상기 투과 이미지 데이터의 원본을 저장하는 이미지 데이터 베이스 및 상기 물품 정보 서버와 연동되고, 위해 물품 발생 시간, 위해 물품 발생 위치, 발생된 물품의 종류, 반입 국가 정보, 경유지 정보, 소지자 정보, 통계 데이터 중 적어도 하나 이상을 포함하는 위해 물품 발생 데이터를 저장하는 통계 데이터 베이스를 더 포함할 수 있다. According to one aspect of the present invention, an image data base interlocked with the article information server and storing an original of the transmitted image data, and an image data base interlocked with the article information server, And a statistical database for storing the article generation data including at least one of country information, waypoint information, owner information, and statistical data.

일측에 따르면, 상기 물품 정보 서버는, 상기 보안 단말에서 송신되는 모든 데이터를 일정 카테고리로 분류하는 정보 분류부 및 상기 분류된 정보로부터 상기 통계 데이터를 생성하는 통계부를 더 포함할 수 있다. According to an aspect of the invention, the product information server may further include an information classifying unit for classifying all data transmitted from the secure terminal into a predetermined category, and a statistic unit for generating the statistical data from the classified information.

일측에 따르면, 상기 물품 정보 서버는, 유/ 무선 인터페이스를 통해 상기 통신망에 접속하는 서버통신부 및 상기 통신망을 통한 위해 물품 정보 관리 서비스를 제공하는 서비스 제공부를 포함할 수 있다. According to an aspect of the present invention, the article information server may include a server communication unit for connecting to the communication network through a wired / wireless interface, and a service providing unit for providing a goods information management service through the communication network.

실시 예에 따르면, 보안 검색장치에 물품 반입 시, 보안 검색장치가 물품 데이터 베이스를 통해 보안검색업무를 자동을 수행하여 검색 판독률을 높여 보안검색 실패를 사전에 차단하고, 신속한 보안 검색을 통해 보안검색에 걸리는 시간을 감소시킬 수 있다. According to the embodiment, when the goods are brought into the security search device, the security search device automatically performs the security search operation through the article database to increase the search read rate to prevent security search failure in advance, It is possible to reduce the time required for the search.

또한, 패턴인식, 기계학습 및 3차원 모델링 기술을 활용하여 보안 검색장치를 통과하는 물품을 자동판독할 수 있다. In addition, pattern recognition, machine learning, and three-dimensional modeling techniques can be utilized to automatically read articles passing through the security search device.

또한, 복수의 위치에 배치되어 있는 보안 검색장치에서 통과하는 물품의 이미지에 대한 통합 데이터베이스를 구축하여, 각각의 보안 검색장치의 물품 검색 효율을 높일 수 있다. In addition, an integrated database of images of articles passing through the security search apparatuses arranged at a plurality of positions can be constructed, thereby enhancing the efficiency of retrieving articles of each security search apparatus.

또한, 위해물품 검색 시 알람을 발생시켜 보안검색요원의 숙련도에 따른 인적 오류를 감소시킬 수 있다. In addition, an alarm may be generated when a product is searched for, thereby reducing human error caused by the skill of the security searcher.

도 1은 실시 예에 따른 보안 검색 시스템을 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 2는 실시 예에 따른 보안 검색 시스템의 블록도이다.
도 3은 실시 예에 따른 위해 물품이 디스플레이되는 보안 단말의 화면을 예시적으로 나타내는 도면이다.
FIG. 1 schematically shows a security search system according to an embodiment.
2 is a block diagram of a security search system according to an embodiment.
3 is a diagram illustrating an exemplary screen of a secure terminal on which a risky product according to an exemplary embodiment is displayed.

이하, 실시 예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 실시 예를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 실시 예에 대한 이해를 방해한다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다. Hereinafter, embodiments will be described in detail with reference to exemplary drawings. It should be noted that, in adding reference numerals to the constituent elements of the drawings, the same constituent elements are denoted by the same reference symbols as possible even if they are shown in different drawings. In the following description of the embodiments, detailed description of known functions and configurations incorporated herein will be omitted when it may make the best of an understanding clear.

또한, 실시 예의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 어떤 구성 요소가 다른 구성요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 접속될 수 있지만, 각 구성 요소 사이에 또 다른 구성 요소가 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. In describing the components of the embodiment, terms such as first, second, A, B, (a), and (b) may be used. These terms are intended to distinguish the constituent elements from other constituent elements, and the terms do not limit the nature, order or order of the constituent elements. When a component is described as being "connected", "coupled", or "connected" to another component, the component may be directly connected or connected to the other component, Quot; may be "connected," "coupled," or "connected. &Quot;

실시 예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시 예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 통상의 기술자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시 예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The method according to an embodiment may be implemented in the form of a program command that can be executed through various computer means and recorded in a computer-readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, and the like, alone or in combination. The program instructions to be recorded on the medium may be those specially designed and configured for the embodiments, or may be available to those skilled in the art of computer software. Examples of computer-readable media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tape; optical media such as CD-ROMs and DVDs; magnetic media such as floppy disks; Magneto-optical media, and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include machine language code such as those produced by a compiler, as well as high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware devices described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.

도 1은 실시 예에 따른 보안 검색 시스템을 개략적으로 나타내는 도면이다. FIG. 1 schematically shows a security search system according to an embodiment.

도 1을 참조하면, 보안 검색 시스템(1)은 공항, 항만, 세관, 회의장 등의 특정 장소에 위해 물품의 반입을 방지하기 위해 사용된다. 예를 들어, 보안 검색 시스템(1)은 공항에 배치되어서 항공기에 반입 금지 물품 즉, 위해 물품의 반입을 방지하기 위해 사용된다. 보안 검색 시스템(1)은 수하물에 X선을 방사하여 투과 이미지를 생성하고 투과 이미지 상의 각각의 대상체를 물품 정보 서버의 위해 물품 특징 데이터와 비교 분석을 통해서 위해 물품을 판별한다. Referring to FIG. 1, the security search system 1 is used to prevent entry of goods in a specific place such as an airport, a port, a customs house, a conference hall, and the like. For example, the security retrieval system 1 is deployed at an airport and used to prevent entry of a prohibited article, i.e., a dangerous article, into the aircraft. The security search system (1) emits X-rays to the baggage to generate a transmission image, and discriminates each object on the transmission image through comparison analysis with the article characteristic data of the goods information server.

보안 검색 시스템(1)은 보안 검색장치(10), 물품 정보 서버(20), 물품 데이터 베이스(30), 통계 데이터 베이스(40) 및 이미지 데이터 베이스(50)를 포함한다. The security search system 1 includes a security search apparatus 10, an article information server 20, an article data base 30, a statistical data base 40 and an image data base 50.

보안 검색장치(10)는 복수로 구비되어 서로 다른 복수의 위치에 적어도 하나 이상이 구비된다. 복수의 보안 검색장치(10)는 통신망을 통해 물품 정보 서버(20)와 연결되어서 물품 데이터 베이스(30)에 저장된 위해 물품 특징데이터를 수신할 수 있다. 보안 검색장치(10)는 대상체를 스캔하여 투과 이미지 데이터를 획득하고 투과 이미지 데이터에서 대상체의 특징 데이터를 추출하여, 수신된 위해 물품 특징 데이터와 비교하여 위해 물품을 판별한다. A plurality of security search apparatuses 10 are provided and at least one or more security search apparatuses 10 are provided at a plurality of different positions. The plurality of security search apparatuses 10 may be connected to the goods information server 20 via a communication network and receive the goods characteristic data stored in the goods database 30. [ The security search apparatus 10 scans a target object to obtain transmitted image data, extracts feature data of the target object from the transmitted image data, and compares the received feature data with the received risk item characteristic data to determine an item to be analyzed.

여기서, 통신망은 LAN, WAN, UWB, WiFi, 3G, 4G, 5G를 포함하는 데이터 통신망일 수 있으며, 보안을 위해 마련된 별도의 네트워크 통신망일 수 도 있다. Here, the communication network may be a data communication network including LAN, WAN, UWB, WiFi, 3G, 4G, and 5G, or may be a separate network for security purposes.

보안 검색 시스템(1)은 물품 정보 서버(20)가 복수의 위치에 구비되는 보안 검색장치(10)와 연동되어서 각각의 보안 검색장치(10)에서 판별된 위해 물품에 대한 정보의 공유가 가능하여 각 보안 검색장치(10)에서의 물품 판별을 용이하게 할 수 있다. 또한 보안 검색 시스템(1)은 보안 검색장치(10)가 위해 물품을 판별함으로써, 보안 검색 요원의 의존도를 낮춰 위해 물품 판별의 오류를 효과적으로 감소시킬 수 있다. 여기서, 위해 물품 특징 데이터는 위해 물품의 물질 데이터, 이차원 형상 데이터, 삼차원 형상 데이터, 종류 및 패턴 데이터를 포함할 수 있다. The security search system 1 can interoperate with the security search apparatus 10 in which the article information server 20 is provided at a plurality of locations and can share information on the determined harmful articles in each security search apparatus 10 It is possible to facilitate the product discrimination in each security search device 10. In addition, the security search system 1 can effectively reduce errors in product identification in order to lower the reliance of the security search staff, by determining the goods for the security search apparatus 10. [ Here, the damage item characteristic data may include material data of the hazardous material, two-dimensional shape data, three-dimensional shape data, kind, and pattern data.

도 2는 실시 예에 따른 보안 검색 시스템의 블록도이다. 2 is a block diagram of a security search system according to an embodiment.

도2를 참조하면, 보안 검색장치(10)는 보안 검색대(11) 및 보안 단말(12)을 포함한다. Referring to FIG. 2, the security search apparatus 10 includes a security search station 11 and a secure terminal 12.

보안 검색대(11)는 적어도 하나 이상의 대상체를 스캔하여 투과 이미지를 획득한다. 예를 들어, 보안 검색대(11)는 대상체에 X선을 방사하여 대상체 즉, 물품을 스캔하여서 투과 이미지를 획득할 수 있다. 보안 검색대(11)는 대상체를 분당 12m의 속도로 내부로 이동시키고, 내부에서 이동하는 대상체를 스캔하여 각각의 투과 이미지를 획득한다. 보안 검색대(11)는 대상체의 스캔 시, 대상체의 수직 및 수평 방향의 투과 이미지를 획득할 수 있다. The security search band 11 scans at least one object to acquire a transmission image. For example, the security searching unit 11 can radiate X-rays to a target object, that is, scan an article to obtain a transmitted image. The security search base 11 moves the object inside at a speed of 12 m per minute, and scans the moving object inside to acquire the respective transmitted images. The security search base 11 can acquire the transmitted images in the vertical and horizontal directions of the object when scanning the object.

실시 예에서 보안 검색대(11)가 X선을 방사하여 대상체를 스캔하는 것을 예를 들어 설명하였지만 이에 한정 되는 것은 아니며 보안 검색대(11)는 우주 방사선인 뮤온을 이용하는 방법 등 물품의 투과 이미지를 획득할 수 있는 모든 방법이 가능할 수 있다. In the embodiment, the security search band 11 radiates an X-ray to scan a target object. However, the present invention is not limited to this, and the security search band 11 may transmit a transmitted image of an article such as a method using a muon, Any method that can be obtained may be possible.

보안 단말(12)은 투과 이미지 데이터에서 대상체의 특징 데이터를 추출하여 대상체의 특징 데이터와 기 저장된 위해 물품 특징 데이터를 비교하여 위해 물품을 판별한다. 보안 단말(12)은 대상체의 특징 데이터를 물품 정보 서버(20)와 통신하여 물품 데이터 베이스(30)에 저장할 수 있으며, 판별된 위해 물품의 특징 데이터를 투과 이미지 데이터에 매칭하여서 투과 이미지 데이터를 이미지 또는 동영상의 형태로 표시하는 것도 가능하다. 예를 들어, 보안 단말(12)은 PC, 랩탑, 스마트폰, 태블릿 PC 등을 포함하는 일종의 컴퓨팅 장치일 수 있다. The security terminal 12 extracts the feature data of the object from the transmitted image data, and compares the feature data of the object with the pre-stored risk item feature data to determine an article to be inspected. The security terminal 12 can communicate the characteristic data of the object with the article information server 20 and store it in the article data base 30. The security terminal 12 matches the characteristic data of the determined harmful article with the transmission image data, Or in the form of a moving picture. For example, the secure terminal 12 may be a kind of computing device including a PC, a laptop, a smart phone, a tablet PC, and the like.

보안 단말(12)은 수신부(121), 통신부(122), 전처리부(123), 색상부가부(124), 삼차원 모델링부(125), 특징 추출부(126), 패턴 인식부(127), 판별부(128), 매칭부(129) 및 표시부(130)를 포함할 수 있다. The security terminal 12 includes a receiving unit 121, a communication unit 122, a preprocessor 123, a color attaching unit 124, a three-dimensional modeling unit 125, a feature extracting unit 126, a pattern recognizing unit 127, A determination unit 128, a matching unit 129, and a display unit 130. [

수신부(121)는 투과 이미지 데이터를 수신한다. 예를 들어, 수신부(121)는 보안 검색대(11)와 유선 또는 무선 데이터 통신 방법으로 연결되어서 투과 이미지 데이터를 수신한다. 수신부(121)는 투과 이미지 데이터의 획득과 동시에 실시간으로 수신한다. The receiving unit 121 receives the transmitted image data. For example, the receiving unit 121 is connected to the security search unit 11 through a wired or wireless data communication method to receive transmitted image data. The receiving unit 121 receives the transmission image data in real time at the same time.

통신부(122)는 후술하는 물품 정보 서버(20)와 통신망을 통해 접속한다. 예를 들어, 통신부(122)는 유선 또는 무선 인터페이스를 통해 통신망에 접속하여 물품 정보 서버(20)와 연동될 수 있다. The communication unit 122 connects with the article information server 20, which will be described later, through a communication network. For example, the communication unit 122 may be connected to the commodity information server 20 through a wired or wireless interface to the communication network.

색상부가부(124)는 투과 이미지 데이터에 각각의 대상체의 물질에 대한 색상을 부가한다. 예를 들어, 색상부가부(124)는 투과이미지 데이터 상의 대상체에 대해 밀도 특성에 따라 달라지는 각각의 이미지를 추출하여, 유기물, 무기물, 유기물과 무기물의 혼합물 및 탐지불가물품에 대해 각각 다른 색상을 부가한다. 색상부가부(124)는 대상체에 대한 색상을 부가함으로써, 대상체의 물질 데이터를 생성할 수 있다. The color adder 124 adds color to the material of each object to the transmitted image data. For example, the color attaching unit 124 extracts each image that varies depending on the density characteristic with respect to the object on the transmission image data, and adds different colors to the organic substance, the inorganic substance, the mixture of the organic substance and the inorganic substance, do. The color addition section 124 can generate the material data of the object by adding the color to the object.

전처리부(123)는 수신된 투과 이미지 데이터에 대해 전처리를 수행한다. 전처리부(123)는 수신된 투과 이미지에 대해 이진화, 세션화, 잡음제거 중에서 하나 이상의 전처리를 수행한다. 전처리부(123)는 전처리된 투과 이미지 데이터에서 특정 대상체에 대한 이차원 형상 데이터를 생성할 수 있다. The preprocessing unit 123 preprocesses the received transmission image data. The preprocessing unit 123 performs one or more preprocessing operations on the received transmission image, such as binarization, sessionization, and noise removal. The preprocessing unit 123 can generate two-dimensional shape data for a specific object from the preprocessed transmission image data.

삼차원 모델링부(125)는 투과 이미지 데이터에서 삼차원 모델링 데이터를 생성할 수 있다. 예를 들어, 삼차원 모델링부(125)는 투과 이미지 데이터에서 특정 대상체에 해당하는 수직 및 수평 투과이미지 데이터를 바탕으로 수직 및 수평 형상을 매핑하여 구조해석을 통해 각각의 대상체의 삼차원 모델링 데이터을 생성할 수 있다. 또한, 삼차원 모델링부(125)는 전처리된 이차원 형상 데이터를 통해 삼차원 모델링 데이터를 생성하는 것도 가능할 수 있다. The three-dimensional modeling unit 125 may generate three-dimensional modeling data from the transmitted image data. For example, the three-dimensional modeling unit 125 can generate three-dimensional modeling data of each object through the structural analysis by mapping vertical and horizontal shapes based on vertical and horizontal transmission image data corresponding to a specific object in the transmission image data have. In addition, the three-dimensional modeling unit 125 may generate the three-dimensional modeling data through the preprocessed two-dimensional shape data.

특징 추출부(126)는 이차원 형상 데이터, 삼차원 모델링 데이터를 포함하는 대상체의 위해 물품 데이터에서 위해 물품 판별에 필요한 특징을 추출한다. 예를 들어, 특징 추출부(126)는 이차원 형상 데이터에서 대상체의 형상의 수직 및 수평 형상을 특징을 추출한다. 특징 추출부(126)는 삼차원 모델링 데이터에서 삼차원 형상에 대한 특징을 추출한다. The feature extraction unit 126 extracts features necessary for product identification in the risk item data of the object including the two-dimensional shape data and the three-dimensional modeling data. For example, the feature extraction unit 126 extracts features from the vertical and horizontal shapes of the shape of the object in the two-dimensional shape data. The feature extraction unit 126 extracts features of the three-dimensional shape from the three-dimensional modeling data.

보안 검색 시스템(1)은 이차원 형상 데이터 및 삼차원 모델링 데이터만을 통해 위해 물품을 판별이 가능할 수 있다. 하지만 이에 한정 되는 것은 아니며, 특징 추출부(126)는 대상체의 물질 데이터에서 대상체의 물질에 대한 특징을 더 추출하여 대상체를 판별하는 것이 가능할 수 있다. The security search system 1 may be able to distinguish the dangerous goods through only the two-dimensional shape data and the three-dimensional modeling data. However, the present invention is not limited thereto, and the feature extraction unit 126 may be able to identify a target object by further extracting a characteristic of a substance of the target object from the material data of the target object.

패턴 인식부(127)는 대상체의 위해 물품 특징 데이터의 패턴을 기계 학습하고, 특징 추출부(126)에서 추출된 특징에 대해 패턴을 인식한다. 예를 들어, 패턴 인식부(127)는 대상체의 위해 물품 특징 데이터의 패턴을 일반화 선형 모델(Generalized linear models, GLM), 의사결정 트리(Decision trees), 랜덤 포레스트(Random forests) 및 그래디언트 부스팅 머신(Gradient boosting machine, GBM)을 포함하는 지도 러닝 기법 또는 클러스터링(Clustering) 및 비정상 탐지(Anomaly detection)등의 자율 러닝 기법 중 어느 하나 이상의 방법으로 기계학습 기법으로 기계 학습을 수행한다.The pattern recognition unit 127 mechanically learns the pattern of the damage object characteristic data of the object and recognizes the pattern with respect to the feature extracted by the feature extraction unit 126. [ For example, the pattern recognition unit 127 may classify the pattern of the object goods characteristic data of the object into generalized linear models (GLM), decision trees, random forests, and gradient boosting machines A machine learning method is performed by a method of at least one of a map learning method including a gradient boosting machine (GBM) or an autonomous learning method such as clustering and anomaly detection.

여기서, 기계 학습 기법은 이미 많이 연구된 분야이고, 다양한 공개된 소프트 웨어를 이용할 수 있다. 따라서, 패턴 인식부(127)에서 사용하는 기계학습 기법에 대한 자세한 설명은 생략한다.Here, machine learning techniques have already been studied extensively and various publicly available software can be used. Therefore, detailed description of the machine learning technique used in the pattern recognition unit 127 will be omitted.

패턴 인식부(127)는 학습된 패턴 데이터를 물품 데이터 베이스(30)에 저장한다. 패턴 인식부(127)는 학습하고자 하는 특징의 패턴의 중요도를 계산하여 속성에 대한 트리구조를 만들어 패턴 데이터를 저장한다. 패턴 인식부(127)는 이후, 새로운 대상체의 위해 물품 특징데이터가 입력되면 물품 데이터 베이스(30)에 기 저장된 학습된 패턴 데이터의 트리구조에 의해 새로운 대상체의 패턴을 인식한다. The pattern recognition unit 127 stores the learned pattern data in the article database 30. The pattern recognition unit 127 calculates a degree of importance of a pattern of a feature to be learned and creates a tree structure for the attribute to store the pattern data. The pattern recognizing unit 127 recognizes the pattern of the new object by the tree structure of the learned pattern data previously stored in the article database 30, when the item characteristic data of the new object is input.

판별부(128)는 패턴 인식부에서 인식된 결과를 이용하여, 위해 물품을 판별한다. 예를 들어, 판별부(128)는 위해 물품 데이터 베이스(30)에 기 저장된 물품의 패턴 데이터와 패턴 인식부에서 인식된 물품의 패턴을 유사도 비교를 통해 물품의 종류를 판별하여, 대상체가 위해 물품에 해당하는 지를 판별한다. The discrimination unit 128 discriminates a hazardous article using the result recognized by the pattern recognition unit. For example, the determination unit 128 determines the type of the article by comparing the pattern data of the article stored in the risky article database 30 with the pattern of the article recognized by the pattern recognition unit, Is determined.

매칭부(129)는 판별된 위해 물품 특징 데이터를 투과 이미지 데이터에 매칭한다. 예를 들어, 매칭부(129)는 판별부에서 판별된 물품 종류와 형상 패턴을 투과 이미지 데이터에 매칭한다. 매칭부(129)는 투과 이미지 데이터에 대상체의 물질 데이터를 매칭하여서 색상을 부가할 수 있으며, 이차원 형상 데이터, 삼차원 모델링 데이터 또는 물품의 종류 중 어느 하나 이상을 매칭할 수 있다.The matching unit 129 matches the discriminated risk item characteristic data with the transmission image data. For example, the matching unit 129 matches the type and shape pattern of the article identified by the determination unit with the transmission image data. The matching unit 129 may add color to the transmitted image data by matching the material data of the object, and may match any one or more of the two-dimensional shape data, the three-dimensional modeling data, or the type of the article.

또한, 매칭부(129)는 판별된 위해 물품 특징 데이터를 물품 정보 서버(20)와 연동하여 물품 데이터 베이스(30)에 저장한다. 또한, 매칭부(129)는 동일 물품으로 판별된 위해 물품 특징 데이터에 대해서, 기 저장된 위해 물품 특징 데이터와 매칭하여 저장한다. In addition, the matching unit 129 stores the determined harmful article characteristic data in the article data base 30 in cooperation with the article information server 20. [ In addition, the matching unit 129 matches and stores pre-stored risk item characteristic data with respect to the risk item characteristic data determined as the same article.

매칭부(129)는 판별된 위해 물품 특징 데이터를 위해 물품의 종류, 스캔시간, 스캔위치, 반입국가, 경유지, 소지자 중 적어도 하나 이상을 포함하는 위해 물품 발생 데이터와 매칭하여 통계 데이터 베이스(40)에 저장할 수 있다. 또한, 매칭부(129)는 투과 이미지 데이터의 원본 데이터를 위해 물품 특징 데이터와 매칭하여서 통신부(122)를 통해 이미지 데이터 베이스(50)에 저장하는 것도 가능할 수 있다. The matching unit 129 matches the risk item generation data including at least one of the type of the item, the scan time, the scan position, the importing country, the stopover, and the bearer for the identified risk item characteristic data, Lt; / RTI > The matching unit 129 may also be capable of storing the original image data of the transmission image data in the image database 50 through the communication unit 122 in correspondence with the article characteristic data.

매칭부(129)위해 물품 특징 데이터, 위해 물품 발생 데이터 및 투과 이미지 데이터를 위해 물품으로 판별된 대상체를 동일 또는 유사한 위해 물품과 매칭하여서 저장함으로써 새로운 대상체에 대한 스캔 시, 각각의 데이터 베이스(30, 40, 50)로부터 매칭된 데이터가 제공되어서 보안 검색 시스템의 효율을 증가시킬 수 있다. By matching the object identified as the article for the article characteristic data, the article occurrence data and the transmitted image data for the matching section 129 with the same or similar articles for the purpose of storing, 40, and 50 may be provided to increase the efficiency of the security search system.

표시부(130)는 위해 물품 특징 데이터가 매칭된 투과이미지를 표시한다. 예를 들어, 표시부(130)는 디스플레이 패널을 포함할 수 있다. 표시부(130)는 위해 물품이 매칭된 대상체에 대해서, 투과 이미지 상에 위해 물품 정보를 표출하고, 경보를 표시한다. 표시부(130)는 위해 물품 정보의 표출 및 경보의 표시로 보안 검색요원이 인지할 수 있도록 한다. 또한, 보안 검색요원의 인지를 용이하게 하기 위해 보안 검색대(11)에 별도의 점멸등, 사이렌 또는 스피커을 구비되고, 표시부(130)가 경보의 표시를 점멸등, 사이렌이나 스피커를 통해 하는 것도 가능할 수 있다. The display unit 130 displays a transmitted image in which the hazardous article characteristic data is matched. For example, the display unit 130 may include a display panel. The display unit 130 displays the dangerous goods information on the transmitted image of the target object matched with the hazardous material, and displays an alarm. The display unit 130 displays the dangerous goods information and displays the alarm so that the security detection agent can recognize the dangerous goods information. It is also possible to provide a separate flashing light, a siren or a speaker in the security search box 11 to facilitate recognition of the security search staff, and the display unit 130 may display an alarm through a flashing light, a siren or a speaker .

도 3은 실시 예에 따른 위해 물품이 디스플레이되는 보안 단말의 화면을 예시적으로 나타내는 도면이다. 3 is a diagram illustrating an exemplary screen of a secure terminal on which a risky product according to an exemplary embodiment is displayed.

도 3을 참조하면, 표시부(130)는 각각의 물질 색상이 부가된 투과 이미지 데이터에 위해 물품에 대해서 테두리를 형성하여 강조 표시하여 디스플레이할 수 있다. 테두리의 형태는 한정되지 않으며, 사각형, 원형, 타원형 등과 같이 강조 표시되어 디스플레이 될 수 있다. Referring to FIG. 3, the display unit 130 displays a border for the transmitted image data to which each color of the material is added, and displays the highlighted image. The shape of the frame is not limited, and can be highlighted and displayed such as a rectangle, a circle, an ellipse, and the like.

이러한, 표시부(130)는 디스플레이된 투과 이미지 데이터의 확대 또는 축소가 가능하며, 각 대상체에 대한 위해 물품 정보의 표시가 가능하다. 예를 들어, 표시부는 위해 물품 정보는 창 형태로 표시할 수 있다. 또한, 표시부(130)는 위해 물품 정보가 매칭되지 않은 대상체에 대해 물품 정보 서버를 통해 물품 데이터 베이스(30)에 위해 물품 특징 데이터를 저장하는 이벤트를 생성할 수 있다. The display unit 130 can enlarge or reduce the displayed transmitted image data, and display the hazardous goods information for each object. For example, the display unit can display the hazardous goods information in the form of a window. In addition, the display unit 130 may generate an event for storing the article characteristic data in the article database 30 via the article information server with respect to the object whose risk information is not matched.

보안 단말(12)은 패턴 인식을 통해 대상체의 특징을 추출하여 기 저장된 위해 물품 정보와 유사도를 비교하여 대상체가 위해 물품인지 판별할 수 있다. 이러한, 보안 단말(12)은 기계학습 기법을 통해 대상체와 위해 물품 정보를 매칭하고, 위해 물품 정보 및 유사도 판단에 대한 정보를 축적함으로써 위해 대상체의 위해 물품 판별에 용이하다.The security terminal 12 can identify the target object by comparing the similarity with the stored risk item information by extracting the characteristic of the target object through pattern recognition. The security terminal 12 can easily identify the hazardous object of the hazardous object by matching the dangerous goods information with the object through the machine learning technique and accumulating information on the dangerous goods information and the similarity determination.

다시 도2로 돌아와서, 물품 정보 서버(20)는 보안 검색장치(10)와 물품 데이터 베이스(30), 통계 데이터 베이스(40), 이미지 데이터 베이스(50)를 연동시켜, 위해 물품 특징 데이터, 물품 발생 데이터, 투과이미지 원본 데이터를 송수신한다. 예를 들어, 물품 정보 서버(20)는 위해 물품 데이터 베이스(30)에 저장된 위해 물품 특징정보를 보안 단말(12)에 제공할 수 있다. 2, the article information server 20 interlocks the security search apparatus 10 with the article data base 30, the statistical data base 40, and the image data base 50, Generation data, and transmission image original data. For example, the goods information server 20 may provide the security terminal 12 with the goods characteristic information stored in the goods item database 30.

실시 예에서는 물품 정보 서버(20)가 물품 데이터 베이스(30), 통계 데이터 베이스(40) 및 이미지 데이터 베이스(50)와 연동하는 것을 예를 들어 도시하였지만, 이는 설명의 편의를 위한 것으로 이에 한정 되는 것은 아니며, 각각의 데이터 베이스(30, 40, 50)에 해당하는 각각의 서버를 구축하여 각각의 서버가 연동되는 구성도 가능할 수 있다. 또한, 일부 데이터 베이스의 서버를 부분적으로 구축하는 것도 가능할 수 있다. In the embodiment, the article information server 20 is illustrated as being linked with the article data base 30, the statistical data base 40 and the image data base 50. However, But it is also possible to construct each server corresponding to each of the databases 30, 40 and 50 so that the respective servers cooperate with each other. It may also be possible to partially build a server of some databases.

물품 정보 서버(20)는 서버통신부(21), 서비스 제공부(22), 정보분류부(23) 및 통계부(24)를 포함할 수 있다. The article information server 20 may include a server communication unit 21, a service providing unit 22, an information classification unit 23, and a statistics unit 24.

서버통신부(21)는 유선 또는 무선 인터페이스를 통해 통신망에 접속하여 보안 단말(12)과 연결된다. 예를 들어, 서버통신부(21)는 통신부(122)와 대응되는 통신방법으로 통신망에 접속할 수 있다. The server communication unit 21 is connected to the security terminal 12 by connecting to the communication network through a wired or wireless interface. For example, the server communication unit 21 can connect to the communication network through the communication method corresponding to the communication unit 122. [

서비스 제공부(22)는 통신망을 통한 물품 정보 관리 서비스를 제공한다. 서비스 제공부(22)는 보안 단말(12)과의 안전한 통신을 위해 주기적 혹은 비주기적인 보안프로그램/ 버전 업데이트를 수행한다. 서비스 제공부(22)는 물품 데이터 베이스와 연동되어 보안 단말(12)에 위해 물품 특징 데이터를 보안 단말에 제공할 수 있다. The service providing unit 22 provides an article information management service through a communication network. The service providing unit 22 performs periodic or aperiodic security program / version update for secure communication with the secure terminal 12. The service providing unit 22 may provide the security terminal 12 with the article characteristic data for the security terminal 12 in cooperation with the article database.

또한, 서비스 제공부(22)는 표시부(130)에 신규 위해 물품에 대한 위해 물품 등록 이벤트를 제공할 수 있다. 서비스 제공부(22)는 표시부(130)에 창 형태 또는 이벤트 페이지의 형태로 물품 등록 이벤트를 제공할 수 있다. In addition, the service providing unit 22 may provide the display unit 130 with a hazardous goods registration event for the new hazardous goods. The service providing unit 22 may provide the display unit 130 with an item registration event in the form of a window or an event page.

정보분류부(23)는 각각의 보안 단말에서 송신되는 위해 물품 특징 데이터, 위해 물품 발생 데이터, 투과 이미지 데이터를 분류한다. 정보분류부(23)는 분류된 위해 물품 특징 데이터, 위해 물품 발생 데이터, 투과 이미지를 각각의 데이터 베이스(30, 40, 50)에 저장한다. 예를 들어, 정보분류부(23)는 위해 물품의 물질 데이터, 이차원 형상 데이터, 삼차원 형상 데이터, 종류 및 학습된 패턴 데이터를 포함하는 위해 물품 특징 데이터를 물품 데이터 베이스(30)에 저장할 수 있다. 또한, 정보분류부(23)는 위해 물품 발생 시간, 위해 물품 발생 위치, 발생된 물품의 종류, 반입 국가 정보, 경유지 정보 및 소지자 정보를 포함하는 위해 물품 발생 데이터를 통계 데이터 베이스(40)에 저장할 수 있다. 또한, 정보분류부(23)는 투과 이미지 데이터를 이미지 데이터 베이스(50)에 저장할 수 있다. The information classification unit 23 classifies the item characteristic data, the item generation data, and the transmission image data transmitted from each security terminal. The information classification section 23 stores the classified risk item characteristic data, the risk item generation data, and the transmission image in the respective databases 30, 40 and 50. For example, the information classification unit 23 may store, in the article database 30, the item property data of the item including the item data of the item to be damaged, the two-dimensional shape data, the three-dimensional shape data, the type, and the learned pattern data. In addition, the information classification unit 23 stores in the statistical database 40 the hazardous article occurrence data including the hazardous article occurrence time, the risky article occurrence position, the type of the generated article, the carry-in country information, the stopover position information, and the holder information . In addition, the information classification unit 23 may store the transmitted image data in the image database 50.

보안 검색 시스템(1)은 보안 단말(12)을 통해 전송되는 위해 물품 특징 데이터, 위해 물품 발생 데이터, 투과 이미지 데이터를 각각의 데이터 베이스(30, 40, 50)에 지속적으로 축적하고, 추후, 동일하거나 유사한 대상체가 보안 검색대(11)에서 검색되면, 축적된 위해 물품 특징 데이터를 통해 위해 물품을 판별할 수 있다. The security retrieval system 1 continuously accumulates the item characteristic data, the item generation data and the transmission image data transmitted through the security terminal 12 in the respective databases 30, 40 and 50, Or when a similar object is retrieved in the security retrieval zone 11, it is possible to identify the item to be disposed through the accumulated risk item characteristic data.

통계부(24)는 분류된 데이터로부터 통계 데이터를 생성할 수 있다. 다시 말하면, 통계부(24)는 통계 데이터 베이스(40)에 저장되는 위해 물품 발생 시간, 위해 물품 발생 위치, 발생된 물품의 종류, 반입 국가 정보, 경유지 정보 및 소지자 정보를 바탕으로 각각의 정보에 대한 통계 데이터를 생성하고, 통계 데이터 베이스(40)에 통계 데이터를 저장할 수 있다. The statistics section 24 can generate statistical data from the classified data. In other words, the statistic unit 24 stores statistics on the basis of the item occurrence time stored in the statistical database 40, the risky article occurrence location, the type of the generated goods, the import country information, the stopover information and the holder information The statistical data can be stored in the statistical database 40. [0050] FIG.

또한, 통계부(24)는 특정 위해 물품이 스캔된 시간의 통계 데이터를 생성할 수 있다. 통계부(24)는 생성된 통계 정보를 통계 데이터 베이스(40)에 저장하고, 특정 위해 물품이 가장 많이 발생하는 시간대의 통계 데이터를 바탕으로 판별부(128)의 패턴의 유사도 측정시의 시간대에 따라서 특정 위해 물품의 위해 물품 특징 데이터를 먼저 판별할 수 있도록 서비스 제공부(22)에 제공하여 보안 검색 시스템(1)의 위해 물품의 판별 속도를 향상시킬 수 있다. 또한, 통계부(24)는 위해 물품 발생 위치, 반입 국가 정보, 경유지 정보 및 소지자 정보에 따라 특정 위해 물품의 위해 물품 특징 데이터를 우선순위를 형성하여 판별할 수 있도록 함으로써 보안 검색 시스템(1)의 판별 속도를 향상 시킬 수 있다. Also, the statistic unit 24 can generate statistical data of the time at which the specific risk item was scanned. The statistical unit 24 stores the generated statistical information in the statistical database 40. Based on the statistical data of the time when the specific risk item occurs most frequently, Therefore, it is possible to improve the discrimination speed of the defective article of the security search system 1 by providing it to the service providing unit 22 so that the dangerous goods characteristic data of the specific hazardous goods can be discriminated first. In addition, the statistics unit 24 can determine the priority of the hazardous article characteristic data of the specific hazardous product according to the hazardous article generating position, the bringing-in country information, the waypoint information, and the holder information, The discrimination speed can be improved.

물품 데이터 베이스(30)는 위해 물품 특징 데이터가 저장되고, 통계 데이터 베이스(40)는 위해 물품 발생 데이터가 저장되며, 이미지 데이터 베이스(50)는 투과 이미지 데이터가 저장된다. 물품 데이터 베이스(30), 통계 데이터 베이스(40) 및 이미지 데이터 베이스(50)는 일종의 기억장치로 RAM, ROM, HDD, SSD, MICRO SSD, USB저장장치, CD, DVD, 플로피 디스크 등일 수 있다. The goods database 30 stores the hazardous article characteristic data, the statistical database 40 stores the hazardous article generation data, and the image database 50 stores the transmitted image data. The product database 30, the statistical database 40 and the image database 50 may be a RAM, a ROM, an HDD, an SSD, a MICRO SSD, a USB storage device, a CD, a DVD, a floppy disk, and the like.

실시 예에 따르면, 보안 검색장치에 물품 반입 시, 보안 검색장치가 물품 데이터 베이스를 통해 보안검색업무를 자동을 수행하여 검색 판독률을 높여 보안검색 실패를 사전에 차단하고, 신속한 보안 검색을 통해 보안검색에 걸리는 시간을 감소시킬 수 있다. According to the embodiment, when the goods are brought into the security search device, the security search device automatically performs the security search operation through the article database to increase the search read rate to prevent security search failure in advance, It is possible to reduce the time required for the search.

또한, 패턴인식, 기계학습 및 3차원 모델링 기술을 활용하여 보안 검색장치를 통과하는 물품을 자동판독할 수 있다. In addition, pattern recognition, machine learning, and three-dimensional modeling techniques can be utilized to automatically read articles passing through the security search device.

또한, 복수의 위치에 배치되어 있는 보안 검색장치에서 통과하는 물품의 이미지에 대한 통합 데이터베이스를 구축하여, 각각의 보안 검색장치의 물품 검색 효율을 높일 수 있다. In addition, an integrated database of images of articles passing through the security search apparatuses arranged at a plurality of positions can be constructed, thereby enhancing the efficiency of retrieving articles of each security search apparatus.

또한, 위해물품 검색 시 알람을 발생시켜 보안검색요원의 숙련도에 따른 인적 오류를 감소시킬 수 있다. In addition, an alarm may be generated when a product is searched for, thereby reducing human error caused by the skill of the security searcher.

이상과 같이 비록 한정된 도면에 의해 실시 예들이 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 구조, 장치 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다. Although the preferred embodiments of the present invention have been disclosed for illustrative purposes, those skilled in the art will appreciate that various modifications, additions and substitutions are possible, without departing from the scope and spirit of the invention as disclosed in the accompanying claims. For example, it is contemplated that the techniques described may be performed in a different order than the described methods, and / or that components of the described structures, devices, and the like may be combined or combined in other ways than the described methods, Appropriate results can be achieved even if they are replaced or replaced.

1: 보안 검색 시스템 10: 보안 검색장치
11: 보안 검색대 12: 보안 단말
121: 수신부 122: 통신부
123: 전처리부 124: 색상 부가부
125: 삼차원 모델링부 126: 특징 추출부
127: 패턴 인식부 128: 판별부
129: 매칭부 130: 표시부
20: 물품 정보 서버 21: 서버통신부
22: 서비스 제공부 23: 정보 분류부
24: 통계부 30: 물품 데이터 베이스
40: 통계 데이터 베이스 50: 이미지 데이터 베이스
1: security search system 10: security search apparatus
11: security search base 12: security terminal
121: Receiver 122:
123: preprocessing unit 124:
125: three-dimensional modeling unit 126: feature extraction unit
127: pattern recognition unit 128:
129: matching unit 130: display unit
20: Goods information server 21: Server communication part
22: service providing unit 23: information classification unit
24: Statistical section 30: Commodity database
40: statistical database 50: image database

Claims (11)

적어도 하나 이상의 대상체를 스캔하여 투과 이미지 데이터를 획득하는 보안 검색대와, 상기 투과 이미지 데이터에서 대상체의 특징 데이터를 추출하여 상기 대상체의 특징 데이터와 기 저장된 위해 물품 특징 데이터를 비교하여 위해 물품을 판별하는 보안 단말을 포함하는 보안 검색장치;
상기 위해 물품 특징 데이터가 저장된 물품 데이터 베이스; 및
상기 위해 물품 특징 데이터를 상기 보안 단말에 통신망을 통해 제공하는 물품 정보 서버;
를 포함하고,
상기 보안 단말은,
상기 투과 이미지 데이터를 수신하는 수신부;
상기 투과 이미지 데이터에 대한 전처리를 수행하여 이차원 형상 데이터를 생성하는 전처리부;
상기 투과 이미지 데이터에서 삼차원 모델링 데이터를 생성하는 삼차원 모델링부;
상기 이차원 형상 데이터 및 삼차원 모델링 데이터를 포함하는 대상체의 위해 물품 특징 데이터에서 위해 물품 판별에 필요한 특징을 추출하는 특징 추출부;
상기 대상체의 위해 물품 특징 데이터의 패턴을 기계 학습하고, 상기 특징 추출부에서 추출된 특징에 대해 패턴을 인식하는 패턴 인식부; 및
상기 패턴 인식부에서 인식된 결과를 이용하여, 위해 물품을 판별하는 판별부;
를 포함하는 보안 검색 시스템.
A security searching unit that scans at least one object to acquire transmitted image data; and a determination unit that extracts feature data of the object from the transmitted image data and compares the characteristic data of the object with pre- A security search apparatus including a secure terminal;
An article database storing the risk item characteristic data; And
An article information server for providing the risk item characteristic data to the secure terminal through a communication network;
Lt; / RTI >
The secure terminal includes:
A receiving unit for receiving the transmitted image data;
A preprocessing unit for performing preprocessing on the transmission image data to generate two-dimensional shape data;
A three-dimensional modeling unit for generating three-dimensional modeling data from the transmitted image data;
A feature extracting unit for extracting features necessary for distinguishing the weighed item from the weighed item characteristic data of the object including the two-dimensional shape data and the three-dimensional modeling data;
A pattern recognition unit for mechanically learning a pattern of the hazardous article characteristic data of the object and recognizing a pattern of the characteristic extracted by the characteristic extraction unit; And
A discrimination unit for discriminating a hazardous article using the result recognized by the pattern recognition unit;
The security search system comprising:
제1항에 있어서,
상기 보안 검색장치는 복수로 구비되어서, 서로 다른 복수의 위치에 적어도 하나 이상이 구비되고,
상기 복수의 보안 검색장치는 상기 물품 정보 서버와 연동되어서 상기 위해 물품 특징 데이터의 공유가 가능한 보안 검색 시스템.
The method according to claim 1,
The security search apparatuses are provided in plural, and at least one or more security search apparatuses are provided at a plurality of different positions,
Wherein the plurality of security search apparatuses can share the dangerous goods characteristic data in cooperation with the goods information server.
삭제delete 제1항에 있어서,
상기 전처리부는,
상기 투과 이미지 데이터에 이진화, 세션화, 잡음 제거 중에서 하나 이상의 전처리를 수행하는 보안 검색 시스템.
The method according to claim 1,
The pre-
Processing the at least one of the binary image, the session image, and the noise image to the transmission image data.
제1항에 있어서,
상기 보안 단말은,
상기 투과 이미지 데이터에 각각의 대상체의 물질을 판별하여 색상을 부가하는 색상부가부;
를 더 포함하는 보안 검색 시스템.
The method according to claim 1,
The secure terminal includes:
A color adding unit for adding color to the transmitted image data by discriminating the substance of each object;
Further comprising:
제5항에 있어서,
상기 색상부가부는,
유기물, 무기물, 혼합물 및 탐지불가물품에 대해 각각 다른 색상을 부가하는 보안 검색 시스템.
6. The method of claim 5,
The color-
A security search system that adds different colors to organic, inorganic, mixtures and undetectable items.
제1항에 있어서,
상기 보안 단말은,
상기 판별된 위해 물품의 종류를 포함하는 위해 물품 특징 데이터를 상기 투과 이미지 데이터에 매칭하는 매칭부; 및
상기 위해 물품 특징 데이터가 매칭된 대상체의 투과 이미지 데이터를 표시하는 표시부;
를 더 포함하는 보안 검색 시스템.
The method according to claim 1,
The secure terminal includes:
A matching unit for matching the item characteristic data including the type of the determined risk item to the transmitted image data; And
A display unit for displaying the transmitted image data of the object matched with the weighed item characteristic data;
Further comprising:
제7항에 있어서,
상기 표시부는,
상기 위해 물품 특징 데이터가 매칭된 상기 투과 이미지 데이터가 표시되면, 청각적 또는 시각적인 형태로 경고를 더 표시하는 보안 검색 시스템.
8. The method of claim 7,
The display unit includes:
And further displaying warnings in an audible or visual form when the transmitted image data in which the hazardous goods characteristic data is matched is displayed.
제1항에 있어서,
상기 물품 정보 서버와 연동되고, 상기 투과 이미지 데이터의 원본을 저장하는 이미지 데이터 베이스; 및
상기 물품 정보 서버와 연동되고, 위해 물품 발생 시간, 위해 물품 발생 위치, 발생된 물품의 종류, 반입 국가 정보, 경유지 정보, 소지자 정보, 통계 데이터 중 적어도 하나 이상을 포함하는 위해 물품 발생 데이터를 저장하는 통계 데이터 베이스;
를 더 포함하는 보안 검색 시스템.
The method according to claim 1,
An image data base interlocked with the article information server and storing an original of the transmitted image data; And
And stores the generated item occurrence data including at least one of a dangerous article occurrence time, a risky article occurrence position, a type of the generated article, a carry-in country information, a waypoint information, a holder information, Statistical database;
Further comprising:
제9항에 있어서,
상기 물품 정보 서버는,
상기 보안 단말에서 송신되는 모든 데이터를 일정 카테고리로 분류하는 정보 분류부; 및
상기 분류된 정보로부터 상기 통계 데이터를 생성하는 통계부;
를 더 포함하는 보안 검색 시스템.
10. The method of claim 9,
The article information server comprises:
An information classifying unit classifying all data transmitted from the secure terminal into a predetermined category; And
A statistic unit for generating the statistical data from the classified information;
Further comprising:
제1항에 있어서,
상기 물품 정보 서버는,
유/ 무선 인터페이스를 통해 상기 통신망에 접속하는 서버통신부; 및
상기 통신망을 통한 위해 물품 정보 관리 서비스를 제공하는 서비스 제공부;
를 포함하는 보안 검색 시스템.
The method according to claim 1,
The article information server comprises:
A server communication unit for connecting to the communication network through a wired / wireless interface; And
A service providing unit for providing a hazardous goods information management service through the communication network;
The security search system comprising:
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