[发明专利]一种基于数字孪生的智能安检测试方法

权利要求书

1.一种基于数字孪生的智能安检测试方法，其特征在于，包括：

根据至少一个目标安检机的图像采集信息，确定在测试过程的实时推送速度，并基于所述实时推送速度从备选图像集合中获取测试图像；其中，所述备选图像集合包括通过多个预设安检机采集的图像；

基于所述实时推送速度将所述测试图像分别推送给人工判图端以及智能判图端；

基于测试过程中所述人工判图端对所述测试图像的第一判图信息，以及所述智能判图端对所述测试图像的第二判图信息，确定所述智能判图端是否通过测试。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于测试过程中所述人工判图端对所述测试图像的第一判图信息，以及所述智能判图端对所述测试图像的第二判图信息，确定所述智能判图端是否通过测试，包括：

基于所述测试图像的判图参数，从所述测试过程的所有测试图像中选择目标测试图像；其中，所述测试图像的判图参数包括所有测试图像包含的违禁品总数、所有测试图像包含的违禁品种类、各测试图像的像素参数、各测试图像对应的判图模式以及人工判图端对应的表征人工经验的信息中的部分或全部；

针对任一目标测试图像，确定所述目标测试图像的图像安检结果；其中，所述图像安检结果根据所述目标测试图像的判图信息与所述目标测试图像的实际违禁信息对比获取；所述判图信息包括所述目标测试图像的第一判图信息以及第二判图信息；所述图像安检结果包括正检、负检、误检以及漏检中的部分或全部；

基于所有目标测试图像的图像安检结果，确定所述智能判图端是否通过测试。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述测试图像的判图参数，从所述测试过程的所有测试图像中选择目标测试图像，包括：

通过决策树模型将所有测试图像划分为多个测试图像集合；其中，任一测试图像集合中所有测试图像的判图参数相同；

针对任一测试图像集合，基于所述测试图像集合中测试图像的判图参数，确定所述测试图像集合的识别难度信息；

基于所述测试图像集合的识别难度信息，确定所述测试图像集合中的测试图像是否为目标测试图像。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述识别难度信息包括识别难度级别，基于所述测试图像集合的识别难度信息，确定所述测试图像集合中的测试图像是否为目标测试图像，包括：

若所述识别难度级别小于或等于预设级别，则将所述测试图像集合中所有测试图像确定为目标测试图像；其中，所述测试图像集合中测试图像的判图参数表征的识别难度越大，所述测试图像集合的识别难度级别越小。

5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所有目标测试图像的图像安检结果，确定所述智能判图端是否通过测试，包括：

基于人工判图端对应的所有目标测试图像的图像安检结果，确定所述人工判图端在各测试项的测试参数；以及，基于所述智能判图端对应的所有目标测试图像的图像安检结果，确定所述智能判图端在各测试项的测试参数；其中，所述测试项包括准确率、误报率以及漏报率中的部分或全部；

针对任一测试项，将所述人工判图端在所述测试项的测试参数与智能判图端在所述测试项的测试参数进行比对，并确定所述测试项的测试参数比对结果对应的分值；

若所有测试项的总分值大于预设分值，则确定所述智能判图端通过测试。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在基于所述实时推送速度将所述测试图像分别推送给人工判图端以及智能判图端之前，还包括：

基于所述目标安检机的采集像素，对各测试图像的像素进行调整，并对调整像素后的测试图像进行滤波处理。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，若所述目标安检机有多个，则基于所述目标安检机的采集像素，对各测试图像的像素进行调整，包括：

针对任一测试图像，将所述测试图像的原始像素调整为任一目标安检机的采集像素；或者

针对任一测试图像，从所有目标安检机的采集像素中选择与所述测试图像的原始像素最接近的目标采集像素，并将所述测试图像的原始像素调整为所述目标采集像素。