Warum ist die Genauigkeit des intelligenten Sicherheitsinspektions- und Identifikationssystems schwer zu verbessern?

Warum ist es schwierig, die Genauigkeit des intelligenten Sicherheitsinspektions- und Identifizierungssystems zu verbessern?

Die Abbildung desselben Gegenstands in verschiedenen Sicherheitsprüfmaschinen kann sehr unterschiedlich sein. Dies ist ein wichtiger Grund dafür, dass es schwierig ist, die Genauigkeit des intelligenten Sicherheitsprüfidentifikationssystems zu verbessern und die Kompatibilitäts- und Anpassungsprobleme zu lösen.
Um dieses Problem zu erklären, beginnen wir mit dem Prozess der Erzeugung von Röntgenbildern.

1. Vom Detektorsignal zum RGB-Bild

Während der Sicherheitskontrolle legen Passagiere ihr Gepäck auf das Förderband der Sicherheitskontrollmaschine. Das Gepäck gelangt zusammen mit dem Förderband in die Sicherheitskontrollmaschine und löst die Strahlenquelle aus, die Röntgenstrahlen aussendet. Der Röntgenstrahl durchdringt das Gepäck und fällt auf den Detektor, der ihn aufnimmt. Die Strahlenphotonen werden in messbare Hoch- und Niedrigenergiedaten umgewandelt und nach komplexer Verarbeitung und Operationen werden RGB-Sicherheitsbilder erzeugt.

Beim Generieren von Sicherheitsinspektionsbildern unterscheiden sich die von Detektoren verschiedener Modelle und Nutzungsjahre ausgegebenen Daten. Auch die Datenverarbeitung, Bildverarbeitung, geometrische Korrektur und Farbschemata verschiedener Marken von Sicherheitsinspektionsgeräten sind unterschiedlich, was zu großen Unterschieden in den Röntgenbildern führt.

2. Der Albtraum der Bilddiskrepanz und Modellerkennung

Die von verschiedenen Röntgen-Sicherheitsprüfgeräten erzeugten Bilder unterscheiden sich hinsichtlich Farbübereinstimmung, Pixeln, geometrischer Verformung usw. Für das Deep-Learning-Modell können Bilder mit leicht unterschiedlichen Schlüsselinformationen wie Farbe und Form zwei völlig unterschiedliche Bilder sein, die neu gelernt werden müssen.

(Bildgebung des gleichen Gepäckstücks unter verschiedenen Röntgenkontrollgeräten)

Dem Deep-Learning-Modell mangelt es an ausreichender Generalisierungsfähigkeit und es ist schwierig, Bilder mit großen Unterschieden zu identifizieren. Daher führen Unterschiede bei Röntgenbildern zu Problemen wie geringer Modelllerneffizienz, Schwierigkeiten beim Modelltraining und Schwierigkeiten bei der Verbesserung der Erkennungsgenauigkeit.

3. Vorteile des zugrunde liegenden Datenidentifikationsschemas der Sicherheitsprüfmaschine

Als Antwort auf das Problem der intelligenten Identifizierung, das durch Unterschiede in Röntgenbildern verursacht wird, hat Safeagle Technology ein Identifizierungsschema für die zugrunde liegenden Daten der Sicherheitsprüfmaschine entwickelt, das durch die Erfassung der zugrunde liegenden Daten der Sicherheitsprüfmaschine modelliert und identifiziert wird.

Der Vorteil dieser Lösung besteht darin, dass die zugrunde liegenden Daten verschiedener Marken von Sicherheitsinspektionsmaschinen kaum Unterschiede aufweisen und leicht zu kalibrieren sind. Sie können zu einem einheitlichen Standard-Röntgenbild verarbeitet werden, das für Deep-Learning-Modelle leichter zu erlernen und zu identifizieren ist, was die Effizienz des Modelltrainings erheblich verbessern und die Genauigkeit der Modellerkennung effektiv verbessern, die Probleme der Systemkompatibilität und Anpassungsfähigkeit vollständig lösen und verschiedene Flüssigkeitskomponenten genau identifizieren kann.

Aus der Perspektive des allgemeinen Umfelds ist die aktuelle Entwicklung von Sicherheitsinspektionsprodukten von großer Bedeutung für den wirtschaftlichen und sozialen Aufbau verschiedener Länder. Man darf gespannt sein, wie die Zukunft aussehen wird.