[发明专利]危险品三维图像检测方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种危险品三维图像检测方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：接收到危险品检测指令，获取待检测三维图像；待检测三维图像为经过安检设备对待检测物体扫描后重建三维立体的图像；对待检测三维图像进行3D图像分割，得到多个方块图像；对所有方块图像的目标区域进行扫描并进行标准化处理，得到目标区域图像；通过危险品检测模型提取目标区域图像中的危险品特征并且生成特征向量图；获取危险品检测模型根据K‑means聚类算法进行分类输出的识别结果。本发明实现了通过对三维图像进行分割、扫描及标准化处理，再根据K‑means聚类算法进行分类识别，能够准确地、快速地自动识别出危险品，提升了客户的满意度。

技术领域

本发明涉及图像检测领域，尤其涉及一种危险品三维图像检测方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

目前，在机场、车站、政府机构、地铁、监狱等需要进行安全检查的地方大多都配备有X射线安检机，通过X射线对行李物品进行成像，然后检查人员通过观察显示器上显示的行李的X射线图像进行快速判断行李内是否有危险品；在行李检查过程中，由于X射线图像为非正常目测即可轻松辨别的图像，所以检查人员都需要靠人眼观察到的图像，再依靠检查人员对危险品的形状、颜色等图像特征的熟悉程度及积累的丰富经验，才能够做到快速、准确地对行李的X射线图像进行判别，尽量减少开包检查的次数，保证人员快速通行，并且在行李检查过程中，检查人员需要长时间集中注意力进行安全检查，工作量巨大；因此，该方案对检查人员的要求高，同时存在人工判断失误的情况，而且检查人员易受各种外界因素影响，难以保证准确性。

发明内容

本发明提供一种危险品三维图像检测方法、装置、计算机设备及存储介质，实现了通过对三维图像进行分割、扫描及标准化处理，再根据K-means聚类算法进行分类识别是否为危险品，能够准确地、快速地自动识别出危险品，大大减少了客户的开包率，提高了识别准确率和可靠性，并提升了客户的满意度。

一种危险品三维图像检测方法，包括：

接收到危险品检测指令，获取待检测三维图像；所述待检测三维图像为经过安检设备对待检测物体扫描后重建三维立体的图像；

对所述待检测三维图像进行3D图像分割，得到尺寸与预设尺寸相同的多个方块图像；

对所有所述方块图像的目标区域进行扫描并进行标准化处理，得到目标区域图像；

将所述目标区域图像输入训练完成的危险品检测模型，通过所述危险品检测模型提取所述目标区域图像中的危险品特征并且生成特征向量图；所述危险品检测模型包括卷积层、BN层、池化层、全连接层和正则化层；

获取所述危险品检测模型根据K-means聚类算法进行分类输出的识别结果；所述识别结果包括危险品和非危险品，所述识别结果表征了所述待检测三维图像是否含有危险品。

一种危险品三维图像检测装置，包括：

接收模块，用于接收到危险品检测指令，获取待检测三维图像；所述待检测三维图像为经过安检设备对待检测物体扫描后重建三维立体的图像；

分割模块，用于对所述待检测三维图像进行3D图像分割，得到尺寸与预设尺寸相同的多个方块图像；

预处理模块，用于对所有所述方块图像的目标区域进行扫描并进行标准化处理，得到目标区域图像；

提取模块，用于将所述目标区域图像输入训练完成的危险品检测模型，通过所述危险品检测模型提取所述目标区域图像中的危险品特征并且生成特征向量图；所述危险品检测模型包括卷积层、BN层、池化层、全连接层和正则化层；

识别模块，用于获取所述危险品检测模型根据K-means聚类算法进行分类输出的识别结果；所述识别结果包括危险品和非危险品，所述识别结果表征了所述待检测三维图像是否含有危险品。