[发明专利]一种违禁品智能识别装置和系统

说明书

本发明公开了一种违禁品智能识别装置，包括过包图片静态帧采集模块、包裹检测模型、包裹标识模型和显示模块；包裹检测模型包括图像预处理单元和物品检测单元；图像预处理单元用于去除过包图片中的椒盐噪声；物品检测单元采用改进后的SSD网络模型，对导入的过包图片进行多次卷积后提取得到图像边缘轮廓特征，再经多次全连接层提取得到多次图像特征；物品检测单元融合所有提取到的图像特征和图像边缘轮廓特征，判断过包图片中是否包含物品，如果包含物品，将过包图片和对应的特征图发送至包裹标识模型，否则，将过包图片发送至显示模块。本发明可显著提升X光图像违禁品智能识别系统稳定性，检测效率和识别精度。

技术领域

本发明涉及违禁品识别技术领域，具体而言涉及一种违禁品智能识别装置和系统。

背景技术

目前，各地铁站、高铁站、汽车客运站、物流、快递安检中转站、港口、大型活动和重要场所等检查站点的物品安检存在以下不足：第一，单一物检的方法已不能快速、有效的满足高速发展的各检查站点高人流通量、快速过检的需求；第二，安检员工作强度大，离职率较高，新安检员上岗到熟悉业务，需要较长时间，导致整体行业安检水平整体下降；第三，安检员难以识别违禁品(易制枪)、危险品零配件形态，对现场组装违禁品、危险品零配件作案的风险无法预防；第四，无法全天候执行安检的监督任务；第五，各站物品安检数据无法上报或上报延时点。

发明内容

本发明针对现有技术中的不足，提供一种违禁品智能识别装置和系统，从违禁品智能识别系统整体网络架构、违禁品识别流程、识别算法、数据上报机制4各方法进行优化，可显著提升X光图像违禁品智能识别系统稳定性，检测效率和识别精度。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

第一方面，本发明实施例提出了一种违禁品智能识别装置，所述违禁品智能识别装置包括过包图片静态帧采集模块、包裹检测模型、包裹标识模型和显示模块；

所述过包图片静态帧采集模块用于对安检机的X光视频源信号进行采集，输出连续的图像帧队列，逐帧抽取得到过包图片；

所述包裹检测模型包括图像预处理单元和物品检测单元；图像预处理单元用于对导入的过包图片进行缩放和中值滤波处理，以去除过包图片中的椒盐噪声，将去除噪声后的过包图片导入物品检测单元；物品检测单元采用改进后的SSD网络模型，对导入的过包图片进行多次卷积后提取得到图像边缘轮廓特征，再经多次全连接层提取得到多次图像特征；

在每一层特征提取后，同时采用归一化处理以避免梯度消失和采用残差块以提升对小目标物体的检测能力；其中，在图像边缘轮廓特征提取时，归一化处理后采用Sobel算子增强对过包图片中的物品边缘特征的提取；在改进后的SSD网络模型的中部，在一次卷积至二次图像特征提取之间，采用特征融合的方式，引入75*75*256图片特征；

所述物品检测单元融合所有提取到的图像特征和图像边缘轮廓特征，判断过包图片中是否包含物品，如果包含物品，将过包图片和对应的特征图发送至包裹标识模型，否则，将过包图片发送至显示模块；

所述包裹标识模型对接收到的特征图进行NMS处理及物品分类、标注处理，识别其中包含的违禁品类型，将标注后的过包图片发送至显示模块；

所述显示模块用于对接收到的过包图片进行输出显示分辨率适配处理，将处理后的过包图片交由显示线程，经显示线程推送至显示器以显示。

可选地，所述预处理包括：

对过包图片的输入尺寸进行裁剪、填充和缩放操作，使其与包裹标识模型相适配；

对输入的过包图片静态帧进行噪声处理，去除过包图片静态帧中的椒盐噪声。