X光安检图像的容器检测方法.pdf
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1、信息记录材料 年 月 第 卷第 期 光安检图像的容器检测方法李 纯,张洪斌,李嘉毅,谢启胜(通信作者)(北京首都国际机场股份有限公司 北京)【摘摘要要】对液体容器进行 光查验是机场、地铁等安检场所对液体危险品的一种重要的查验手段。本文提出一种 光安检图像中的容器检测方法,基于普通容器存在轴对称性这一重要特点,提出了基于边缘对称性的计算方式,能高效地对 光图像中的液体容器进行检测定位,提高了 光安检机安检人员的查验效率,为后续容器内液体识别提供了重点嫌疑区域。该方法简单有效、准确率高,不需要标注图像。【关关键键词词】光光图图像像;安安全全检检查查;液液体体容容器器;检检测测方方法法【中中图图分分
2、类类号号】【文文献献标标识识码码】【文文章章编编号号】()作者简介:李纯(),女,北京,硕士,正高级经济师,研究方向:航空管理(机场管理)。引言在轨道交通、民航航空等领域中,液体危险品是一类直接威胁着公共交通安全的重要危险品。对液体危险品的查验一直都是地铁站、高铁站、机场等安检场所的查验重点。对液体容器的查验是对液体危险品的一种实际使用中的重要查验手段。通常,对于 光安检机图像中危险品的分辨,需要安检值机员人为判定。由于判图疲劳等问题,需要设计一套基于 光安检图像的容器物品的自动检测算法,辅助安检员进行图像判别,提升判别效率。本文利用液体容器普遍具备的轴对称物理特性及其在 光安检图像上的成像特
3、点,提出一种基于边缘点的对称性值的计算方式,并结合预定扫描线的方式,降低了计算运算量,并且基于后续一些简单有效的判定规则即可实现 光图像中容器的检测。该容器检测方法与基于神经网络的目标检测算法相比,不需要标注图像,不依赖耗时的模型训练过程,算法运行时也不需要额外的协处理器,如人工智能企业 的图形处理器(,)等,仅 需 中 央 处 理 器(,)即可实现。相关工作 年 在 大规模图像分类竞赛中提出了 基于神经网络的图像分类算法,该算法显著提升了图像分类的准确率,并较大幅度地超越了以往的传统算法,因此开启了神经网络时代。后续视觉几何组(,)、深度残差神经网络(,)的出现,逐渐形成并完善了卷积神经网络
4、,特别是 的出现,使得深层卷积神经网络的训练成为可能,并开始在计算机视觉的多个领域展现出突出的性能结果。在目标检测领域,以卷积神经网络为基础,很快提出了基于深度学习的()、等目标检测算法,并分别以此为基础形成了 阶段目标检测算法和基于候选区域提取的 阶段目标检测算法。深度学习算法通常需要较多的数据,例如 数据集含有约 万个标注数据,也需要比较长的模型训练时间。以运行速度著称的 为例,尺度的模型需要在单块 上花费天时间才能完成 个批次的训练。目前在 光安检图像违禁品检测方面,诸多算法均是以、为基础进行些许改进,或引入分类模块改善误报,或增强浅层特性和深层语义信息的融合,用来改善对小目标检测的性能
5、。本文在 光安检图像上利用容器物品的对称性特性,提出对称性值的计算方式,并采用了线扫描的方式提高计算效率,实现了一种轻便快捷的容器检测算法,不需要进行图像标注和模型训练,检测过程也相对高效简洁。算法原理地铁、机场等安检场所经常采用 光技术完成包裹的非侵入式检测,提高安全检查效率。常见的安全检查图像如图 所示。根据算法需求,确定了一种检测行李包裹中可疑容器区域的算法,通过检测可疑容器区域来表示可能存在的液体区域,算法主要依据的是如图 所示的 边缘图像,可以看出容器区域,容器两个侧壁的边缘在某个旋转角度下呈现出了很强的纵向轴对称性。图 原始图像 对称性值为了提高检测速度,避免采用逐个像素地滑动窗口
6、的检测方法,本算法在原始图像的 边缘图像上采用了基于扫描线的检测方式,对于扫描线上的每个扫描点,按照如下的方式计算对称性值。如图 所示。计算公式为式()所示:信息记录材料 年 月 第 卷第 期图 边缘图像图 基于扫描线的对称值计算(,)(,)()其中,函数 条件表示如果条件为真,则该函数的值为;,是需要计算扫描线上的点的像素坐标值(、分别为列坐标和行坐标)。表示边缘图像,边缘点的值为,背景值为。如图 所示,是扫描窗口内窗口的像素宽度;是扫描窗口外窗口的像素宽度;是扫描窗口的像素高度。图 对称值计算示意图 算法实现流程算法的整体运行流程大体分为如下 个阶段,如图 所示。图 算法整体流程示意 第一
7、个阶段为图像预处理阶段。在获取输入的灰度图像后,本文会进行如下 个子操作。第一个操作为缩小图像,该操作的目的在于缩小图像尺寸,以加快算法的运行速度,将原始图像进行缩小操作,长宽均缩小为原来的一半;第二个操作为获取方形图像,由于输入图像的长宽比不同,为了方便旋转图像(防止有效图像区域被裁剪),需要将图像放置在旋转中心,获取一个方形的图像;第三个操作为 边缘检测,在该操作中,选择了 个阈值连接边缘,算法中选择的低阈值和高阈值分别为 和;另外在边缘检测前,首先使用了 的均值模糊。第二个阶段为边缘对称性检测阶段。该阶段包括 个子操作。第 个操作为获取某个角度下的边缘图。由于容器在图像中的朝向可以是 中
8、的任意角度,根据对称性,只需要在 共 个角度下选取旋转图信息记录材料 年 月 第 卷第 期像。第 个操作为对称性值计算。本算法是基于扫描线的对称性检测方法,需要对扫描线上的点计算对称性值及对称窗口,计算方法依据图 和式()进行。对于计算出来的对称性值,依据在配置文件中设定的阈值(默认为),如果对称性值小于该阈值就将点处的对称性值设置为。第 个操作为检测候选容器区域。根据配置文件的设置,如果纵向连续 个(默认为,可以在配置文件中更改)及以上扫描线上点的对称性值均大于,而且对称窗口的最大值与最小值的差值在一定的阈值内(默认为)。第 个操作为基于纵向中心线的拣选规则。如果候选容器区域纵向中心线穿过的
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