[发明专利]基于人工智能的安检图像识别系统及其方法

说明书

基于人工智能的安检图像识别系统包括安检模块、任务分发模块、以及远程判图模块。安检模块被配置为扫描被检对象，生成被检对象的图像，并将生成的图像实时地、逐列地发送给由任务分发模块分配的远程判图模块。任务分发模块被配置为生成判图任务，并将判图任务发送给空闲的远程判图模块。远程判图模块被配置为在从任务分发模块接收到判图任务后，逐列地从安检模块接收并显示图像，以供远程判图员判别图像中是否有嫌疑物。任务分发模块还被配置为：对图像进行切分；在切分位置之前的第一识别范围内执行人工智能识别以识别是否存在嫌疑物，如果存在嫌疑物，则从切分位置起回溯第一数量的图像列。

技术领域

本发明涉及安检技术领域，并且更具体地涉及一种基于人工智能的安检图像识别系统及其方法。

背景技术

目前，安检系统在轨道交通、物流、大型活动等安检业务中得到了广泛的应用。在进行安检时，需要安检员在现场或远程判图站的显示器上查看安检机的X光图像中是否有违禁品。当采用远程判图模式时，对于图像可有两种处理方式。第一种处理方式是不对图像进行切分，在远程判图站连续出图，这相当于直播了安检机屏幕。这种处理方式需要安检机与远程判图站以一对一的方式设置。这样虽然实现了远程判图，改善了判图员的工作环境，但是达不到降本增效的效果。第二种处理方式是对图像进行切分，将切分后的图像实时发送给远程判图站。这样可以例如针对一台安检机设置多台远程判图站，将切分后的图像发给空闲的远程判图站，从而提高了判图效率。

在现有技术中，在对图像进行切分时，首先判断空气列数，当出现一定列数的空气列时，说明没有行李包裹出现，此时切分图像；在一直未出现空气列的情况下，当X光图像的列数达到一定值(例如900列)时，强制对图像进行切分，从第901列起开始下一幅图像。

对图像进行切分的现有技术虽然提高了工作效率，但存在以下问题。当采用远程集中判图模式时，判图员不在安检机前工作，如果将切分后的图像发给远程的判图员，则可能会由于图像被切分、信息不足，从而使判图员无法可靠地判断是否存在嫌疑物。因此，需要一种能够在提高识别效率的同时可靠判断是否存在嫌疑物的安检图像识别系统及其方法。

发明内容

为了解决现有问题中存在的技术问题，在本申请的第一方面中，提供了一种图像识别系统，可以包括：安检模块、任务分发模块、以及远程判图模块，其中，

所述安检模块被配置为扫描被检对象，生成所述被检对象的图像，并将生成的图像实时地、逐列地发送给由所述任务分发模块分配的所述远程判图模块，其中所述被检对象是接受安检的对象；

所述任务分发模块被配置为生成判图任务，并将所述判图任务发送给空闲的远程判图模块；

所述远程判图模块被配置为在从所述任务分发模块接收到判图任务后，逐列地从所述安检模块接收并显示所述图像，以供远程判图员判别所述图像中是否有嫌疑物，

其中，所述任务分发模块还被配置为：对所述图像进行切分；在所述切分位置之前的第一识别范围内执行人工智能识别以识别是否存在嫌疑物，如果识别的结果是存在嫌疑物，则从所述切分位置起回溯第一数量的图像列，使所述安检模块将回溯的图像列与从所述切分位置处起的下一幅图像一起发送给所述远程判图模块。

根据本发明的实施例，假设所述第一识别范围的长度为M列，所述被检对象被放置在速度为V米/秒的皮带上，所述图像的扫描频率为F列/秒，典型嫌疑物的长度为L米，则M＝F*(L/V)。

根据本发明的实施例，假设所述切分位置是图像的第C列，所述第一识别范围是第C-M列至第C列，识别出的嫌疑物的坐标是(x1，y1)，则所述任务分发模块使所述安检模块将从第x1-W列到第C列的图像与所述下一幅图像一起发送给所述远程判图模块，其中W为边缘裕量。

根据本发明的实施例，所述任务分发模块还被配置为：如果识别的结果是不存在嫌疑物，则不进行回溯。