[发明专利]采用多种采集技术的物品查验方法

权利要求书

1.采用多种采集技术的物品查验方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、获取目标领域现有物品的训练数据，并利用训练数据在服务平台训练各分类物品的深度学习模型，将训练好的深度学习模型分类保存至数据库；

S2、通过智能终端对收纳物品进行外部图像、X光图像、防爆参数、液体参数、重量数据和温度数据的基础数据采集，然后从基础数据中提取物品的特征数据；

其中，智能终端采用HOG特征提取算法进行特征点提取，其过程包括：

S21、对原始的外部图像、X光图像进行灰度处理；

S22、采用Gamma校正法对灰度处理后的图像进行颜色空间的标准化处理；

S23、计算处理后的图像每个像素的梯度；

S24、再将图像进行单元划分；

S25、统计每个单元的梯度直方图，形成每个单元的描述符；

S26、将设定数量的单元组成图像区块，将图像区块内所有单元的描述符串联起来得到图像区块的HOG特征描述符；

S27、将图像内所有图像区块的HOG特征描述符串联起来得到特征图像；

S3、智能终端采用线性回归处理方法对物品特征数据进行量化处理，生成物品的线性回归模型；其包括步骤：

先将特征数据生成数据集，并根据数据集绘制散点图，计算损失函数，并进行梯度下降计算，最终获得线性回归模型参数；

S4、智能终端将物品的线性回归模型进行编码打包，然后通过数据传输单元远程传输至服务平台；其打包过程为：植入智能终端的对应编号，并进行加密打包；

S5、服务平台通过设定的密钥对接收的数据包进行解码，获得智能终端的对应编号后获得物品的线性回归模型，然后将线性回归模型与数据库中存储的各分类物品的深度学习模型进行匹配，得出物品的最终分类，并将该分类对应的分类号通过数据传输单元远程传输至智能终端；其中，智能终端与服务平台之间用于数据传输的数据传输单元为无线网络模块；

S6、智能终端收到分类号后，将物品收纳进分类号所对应的储存容器中；

其中，在上述步骤S2中，智能终端通过安装的外部摄像头、X光检测仪、防爆探测器、液体检测仪、重量传感器和红外温度探测器分别实现对物品的外部图像、X光图像、防爆参数、液体参数、重量数据和温度数据的采集，智能终端对采集的物品基础数据进行分析处理，当判定物品的大小、重量或/和温度超过对应设定值时，智能终端发出相应现场提示，并拒收物品，当判定物品有危险液体或/和易爆气体时，智能终端发出相应现场警示，拒收物品，同时向服务平台发出预警，并将外部摄像头拍摄画面实时传输至服务平台。