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深度破解艾崴X光安检机“火眼金睛”独门绝技
2017-05-08 13:30:20 来源：
[摘要]艾崴IWILDETECTOR昨天把X光安检机又玩出“新花样”， 20日晚武汉艾崴科技有限公司研发工作室，X光安检机8065测试平台顺利的把火药硝酸钾的特征状态2KNO3+ S + 3C扫描
艾崴IWILDETECTOR昨天把X光安检机又玩出“新花样”， 20日晚武汉艾崴科技有限公司研发工作室，X光安检机8065测试平台顺利的把火药硝酸钾的特征状态2KNO3+ S + 3C扫描检验出来，它将录入危化品数据库进行X光图像比对精准识别。
火药销硝酸钾图片
此次X光安检机8065测试平台顺利的把火药销硝酸钾的特征2KNO3+ S + 3C状态扫描检验出来和通过式X光包裹图像进行比对精准识别实现粉末危化品智能报警，对X光安检机扫描图像细节精度要求很高，因此，X光扫描探测卡对火药硝酸钾2KNO3+ S + 3C的每一个原子颗粒细节都要探出来。由于危化品是袋装物体，厚薄不均，扫描出图像数据呈现规率性不好，X光探测卡要找出几粒微小颗粒平均状态，一点点数据细节表现都不能错过，否则后面软件处理比对识别就会判别错误 ，这就是安检操作人员所说的“走眼了”，昨晚这个目标艾崴安检机已经完美实现。
火药销硝酸钾X光在行李包裹区域
据《安检之家安保网》记者了解，X光安检机8065测试平台和危化品数据库的完美结合，是通过武汉艾崴科技有限公司研发人员多年的“大数据”有监督的机器学习算法来实现的。为了编写这样一个机器学习算法，让它能够帮安检机操作人员找到X光图像数据中很多危化品物质特征，首先需要训练一个能识别火药硝酸钾2KNO3+ S + 3C的程序。
训练一个这样的程序，第一件事需要什么？需要X光火药硝酸钾2KNO3+ S + 3C图像数据，因为你需要给机器学习算法标注一些样本。首先我们会搜集很多X光图像数据图片，然后把我需要的标出正例。
X光照射下原子结构示意图
扫描一张含有危化品的X光图像，给机器学习算法标注一些样本，然后把有机物质类标注为正例，比如把所有的无机物物质都标注出来，其它的没有标注无机物的，就是负例。电脑会通过这些样本的标注，知道哪些是无机物，哪不是有机物，哪些是金属类的，哪些不是塑料类的。
比如把所有机物像素点都标注出来，其它的没有标注有机物像素点的，就是负例。电脑会通过这些样本的标注，知道哪些是金属，哪不是金属，哪些是塑料类有可能有危化品物质的像素，哪些是不可能存危化品物质的像素
我们需要更进一步缩小范围，让程序算法识别含有危化品的像素，这样就要进一步把危化品的特征像素标注出来，这样含有危化品的像素区域就识别出来了。
当然，还可以进一步把这个条件变得更复杂，让机器计算含有危化品的像素范围大小，这就需要把这些数据进一步处理，这些都需要人为来设置报警灵敏度来解决。
艾崴安检研发人员的工作是把所有的危化品数据特征找出来。形成危化品特征数据库。
而后就训练机器学习算法，让它不断去工作扫描图片，并对所有扫描过的图片进行总结。然后它自己总结用什么样的参数，给出一个算法框架，知道大概往哪方面学习。机器学习目标就是需要达到我们给它的危化品特征数据，让它的识别错误要达到最低。最终，它达到目标之后，X光安检机自身就学成出师了，“火眼金睛”的功夫就练成了。
在训练好程序之后，X光安检机就会在边扫描边识别出危化品物质。这时候X光扫描电脑就能发挥它的作用，机器虽然没有创造性，但是在把X光安检机器训练好之后，它的效率很快，运作速度非常快。X光安检机器可以在每天成千上万的行李包裹中找到含有危化品的包裹。
X光安检机器学习的原理是，如果人好好调教X光安检机器，X光安检机器就会变得越来越聪明。人给X光安检机器工作的数据，然后给X光安检机器强大的硬件，支撑X光安检机器计算速度进一步提升，算法能力就会越来越强。
如何能保证X光安检机能做到“火眼金睛”呢？据艾崴研发人员介绍，本次测试的8065安检机测试平台有三件秘密武器：第一，高分辨率的X光探测卡A/D转换IC图像数据采集测量系统，可以在探出物体的原子结构序列和密度，准确分析不同材质的物体并过滤出杂乱物质的干扰。第二，高速的图像数据传输通道，一个标准化、高速、大容量的图像数据通道，可以无缝接入图像计算机软件处理系统。第三，强大的危化品图像数据特征库。这个大型特征库为相对探测卡采集子系统，将保证X光安检机在大量的包裹扫描中准确找出危化品。
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