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傳統情況下，安檢機的最大過(guò)包量每分鐘能達到80個(gè)，所有物品都依靠工作人員肉眼識別圖像中是否存在違禁/危險品，勞動(dòng)強度大且容易形成檢測盲區。存在“圖像識別技術(shù)薄弱”“誤報率高”等技術(shù)硬傷，在檢測功能以及操作模式上已不能滿(mǎn)足如今日益提升的安檢需求。
安檢違禁物品檢測識別算法則基于計算機識別技術(shù)，將X 光圖像信息拆解為多個(gè)層次，逐次組合成線(xiàn)條、局部圖像、形狀、整個(gè)物體的材質(zhì)組成成份，并使用機器學(xué)習方法增加算法準確率。它能夠自動(dòng)識別刀、槍、鞭炮、炮仗、電腦、手機、移動(dòng)電源、容器、拉桿箱桿 等物品，對可疑物品進(jìn)行圖像識別并以方框框出報警以文字提示出違禁物品的名稱(chēng)，比傳統安檢儀在檢測速度和準確率上均有較大提升，同時(shí)也為安檢工作人員減輕了負擔。
此外，隨著(zhù)使用過(guò)程中持續不斷的數據收集，自動(dòng)學(xué)習系統還會(huì )定期對新數據進(jìn)行學(xué)習及模型訓練，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)將新模型下發(fā)安檢設備完成自動(dòng)更新。
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